异常检测：隔离森林算法

异常检测是机器学习中的一个重要任务，它用于识别数据集中的异常或不寻常的样本。隔离森林算法是一种常用的异常检测方法，它基于孤立样本的概念。在本文中，我们将详细介绍隔离森林算法的原理，并提供相应的源代码示例。

隔离森林算法的原理

隔离森林算法是一种基于树的集成方法，用于将异常样本与正常样本分离开来。它的基本思想是将异常样本视为在特征空间中的孤立点，而正常样本则比较密集地分布在特征空间中。算法通过构建一组随机划分的二叉树来实现这一目标。

具体而言，隔离森林算法首先随机选择一个特征，并在该特征的最小值和最大值之间随机选择一个划分阈值。然后，它根据该阈值将样本集分成两个子集，一个子集包含小于阈值的样本，另一个子集包含大于阈值的样本。接下来，它递归地在每个子集上重复这个过程，直到达到预定义的停止条件。

在构建随机划分的二叉树时，隔离森林算法通过路径的长度来衡量样本的异常程度。异常样本通常具有较短的路径长度，而正常样本则具有较长的路径长度。因此，通过计算样本在所有树中的平均路径长度，可以得到一个异常分数，用于衡量样本的异常程度。

隔离森林算法的源代码示例

下面是使用Python实现的隔离森林算法的源代码示例：

import numpy as np

class IsolationTree