【數據異常校驗】Scikit-learn實現隔離森林（Isolation Forest）算法進行異常值檢測

目錄 算法類 方法 實踐 案例1：多種異常檢測算法比較 代碼 案例2 使用Isolation Forest算法返回每個樣本的異常分數 Isolation Forest通過隨機選擇一個特徵然後隨機選擇所選特徵的最大值和最小值之間的分割值來「隔離」觀察結果。 由於遞歸分區可以由樹結構表示，因此隔離樣本所需的分割數等於從根節點到終止節點的路徑長度。 這種隨機樹林的平均路徑長度是衡量正態性和決策函數的標準

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