11、机器学习算法：随机森林、隔离森林与提升算法的应用与实践

最新推荐文章于 2025-11-11 12:47:17 发布
最新推荐文章于 2025-11-11 12:47:17 发布
阅读量45 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 集成学习实战精讲 文章标签： 随机森林 隔离森林 提升算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/day7/article/details/152551044

机器学习算法：随机森林、隔离森林与提升算法的应用与实践

1. 隔离森林算法

隔离森林（Isolation forest）是一种基于决策树的算法，主要用于异常值和离群点检测。该算法基于离群数据点稀少的假设，其工作原理与随机森林有所不同。它会创建一系列决策树，然后计算在树中隔离一个观测值所需的路径长度。由于隔离的观测值（即异常值）更容易分离，因为区分它们与正常情况所需的条件较少，所以异常值的路径会比正常观测值短，更靠近树的根节点。当创建多个决策树后，对分数进行平均，就能判断哪些观测值是真正的异常值。

与基于距离和密度的方法相比，隔离森林不使用任何距离或密度度量来检测异常，显著降低了计算成本。在 scikit-learn 中，可以使用 sklearn.ensemble.IsolationForest 来实现该算法，具体链接为：https://bit.ly/2DCjGGF 。

2. 使用H2O实现随机森林预测信用卡违约

H2O是一个开源的分布式机器学习平台，可用于在大型数据集上构建机器学习模型。它支持监督和无监督算法，具有速度快、可扩展和易于实现的特点。其REST API允许从外部程序（如R和Python）访问所有功能，Python中的H2O设计与 scikit-learn 非常相似。

H2O能为企业带来快速机器学习的原因在于：其核心代码用Java编写，内部使用分布式键/值存储来跨所有节点和机器访问和引用数据、模型和对象等；算法基于分布式Map/Reduce框架实现，并利用Java的fork/join框架进行多线程处理；数据并行读取，分布在集群中，并以压缩

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
11、机器学习中的集成学习：随机森林、隔离森林与提升算法
root9的博客
09-27 43
本文深入探讨了机器学习中的集成学习方法，重点介绍了随机森林、隔离森林和多种提升算法（如 AdaBoost、梯度提升和 XGBoost）。隔离森林通过路径长度检测异常值，适用于低计算成本的离群点识别；随机森林利用多棵决策树提升分类与回归性能，并可通过交叉验证和网格搜索优化模型；提升算法通过迭代训练弱学习器并调整样本权重，有效提高模型准确性。文章结合 H2O 和 scikit-learn 实现了信用卡违约与疾病风险预测案例，展示了各类算法的实际应用与优势。
机器学习（十五）：异常检测之隔离森林算法（IsolationForest）
全栈川川
08-03 2564
机器学习中的异常检测方法，隔离森林是尤为经典的算法，本教程包含原理与实战案例。
《异常检测——从经典算法到深度学习》1 基于隔离森林的异常检测算法
Smileyan's blog
05-21 3万+
2. 基于隔离森林的异常检测算法 此篇主要介绍以下内容： 隔离森林算法概述 隔离森林算法基本内容 隔离森林算法应用 2.1 隔离森林算法概述 隔离森林又名孤立森林，是一种从异常点出发，通过指定规则进行划分，根据划分次数进行判断的异常检测方法。由周志华教授等人提出，对原论文感兴趣的不妨下载看看。下载地址 ...
异常检测算法--isolation forest
U侠学子
02-24 2028
转自： http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/iForest.html 南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据，这里对这个算法进行简要总结。 iTree 　　提到森林，自然少不了树，毕竟森林都是由树构成的，看Isolation Forest（
隔离森林算法sklearn实现
qq_14951691的博客
04-27 2023
算法简介 Isolation Forest算法将分布稀疏，且距离高密度群体较远的点定义为异常点。从统计学角度来看，在数据空间里，若数据点在一个区域内的分布都很稀疏，表示此区域内数据点存在的可能性很小，因此可以认为落在此区域内的数据点都是异常点。由于监控时序数据是连续型结构化数据，异常发生的概率很低，且异常点的特征值与正常点的特征值差异很大，所以适合用Isolation Forest 算法进行异常检测。隔离森林属于无监督异常检测算法。 算法流程​ 隔离森林是由多棵树组成的，其基本思想是 随机选取一个特
异常检测：隔离森林算法
DkVhdl的博客
09-19 796
隔离森林算法是一种常用的异常检测方法，它通过构建随机划分的二叉树来将异常样本与正常样本分离开来。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。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。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。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。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。
孤立森林(isolation)：一个最频繁使用的异常检测算法
热门推荐
Python数据挖掘
05-02 4万+
孤立森林(isolation Forest)算法，2008年由刘飞、周志华等提出，算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异，而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation)，因此该算法简单、高效，在工业界应用较多。 Isolation Forest 算法的逻辑很直观，算法采用二叉树对数据进行分裂，样本选取、特征选取、分裂点选取都采用随机化的方式。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。 【注】完整代码、数据、技术交流，文末提供 一、理解孤立森林 用一个例子来说明孤立森林的思想：假设现在有一组一维数
11、机器学习中的随机森林、隔离森林与提升算法应用
e3f4g5的博客
11-06 20
本文深入探讨了机器学习中常用的集成算法，包括随机森林、隔离森林、AdaBoost、梯度提升和极端梯度提升（XGBoost）。详细介绍了各算法的原理、适用场景及实现方法，并结合H2O和scikit-learn等工具展示了在信用卡违约预测、疾病风险评估和玻璃识别等实际问题中的应用。通过对比不同算法的优缺点，帮助读者根据任务需求选择合适的模型，并利用交叉验证与网格搜索优化性能。
11、机器学习中的随机森林与提升算法应用
最新发布
zero1的博客
11-11 13
本文深入探讨了机器学习中的随机森林与多种提升算法的应用。首先介绍了隔离森林在异常值检测中的原理与优势，随后通过H2O平台实现随机森林对信用卡违约的预测，并详细展示了数据预处理、模型构建与性能评估流程。文章还系统讲解了AdaBoost、梯度提升和XGBoost等提升算法的工作机制与实现方法，比较了不同集成学习技术的特点。最后，通过交叉验证与网格搜索优化模型性能，并提供了基于数据类型和规模的算法选择建议，帮助读者在实际项目中合理选用和调优机器学习模型。
11、机器学习中的随机森林、孤立森林与提升算法应用
bean的博客
11-01 27
本文深入探讨了机器学习中的三种重要集成算法：孤立森林用于异常值检测，随机森林在H2O平台上应用于信用卡违约预测，以及包括AdaBoost、梯度提升和XGBoost在内的提升算法在分类任务中的应用。文章详细介绍了各算法的原理、实现步骤与优化方法，如交叉验证和网格搜索，并通过实际案例展示了从数据预处理到模型构建、评估与优化的完整流程，为读者提供了实用的技术指导和应用场景建议。
17、异常检测与隔离森林算法详解
zero1的博客
08-24 142
本文详细介绍了异常检测的基本概念及其在多个行业中的应用，重点讲解了隔离森林算法的原理、机制和参数调优方法。同时，通过示例和代码演示了隔离森林在金融欺诈检测等场景中的实际应用，并与其他异常检测方法进行了对比分析，展望了异常检测技术的未来发展趋势。
孤立森林(Isolation Forest)
Rnan_prince的博客
04-20 8575
著名的，人手一本的西瓜书(就是这本)的作者周志华老师,于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出孤立森林(Isolation Forest)算法, 先简单解释一下什么是孤立森林：「假设我们用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）。之后我们再继续用一个随机超平面来切割每个子空间，循环下去，直到每子空间里...
孤立随机森林（Isolation Forest）（Python实现）
m0_73907476的博客
08-15 569
孤立森林（isolation Forest）是一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或基尼指数来选择。Isolation，意为孤立/隔离，是名词，其动词为isolate，forest是森林，合起来就是“孤立森林”了，也有叫“独异森林”，好像并没有统一的中文叫法。可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest，简称iForest。
无监督异常检测算法：孤立森林（Isolation Forest）
Cachel Wood的博客
03-15 1336
孤立森林（Isolation Forest）是一种高效的无监督异常检测算法，特别适用于处理高维和大规模数据集。异常点（Outliers）与正常点相比，更容易被“孤立”（Isolate）。通过构建多棵随机树（），算法利用异常点在树中路径较短的特点，快速识别出异常。孤立森林通过随机分割快速识别异常，凭借其高效性和无监督特性，成为工业界异常检测的首选工具之一。理解其核心思想与参数调优，能在实际应用中有效提升检测效果。
孤立森林（隔离树）译文
qq_47150350的博客
10-16 1161
经典算法孤立森林译文
机器学习算法（二十）：孤立森林 iForest （Isolation Forest）
weixin_39910711的博客
06-03 1万+
1背景 现有的异常检测方法主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。 异常的两个特点：异常数据只占很少量、异常数据特征值和正常数据差别很大。 孤立森林，不再是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，由周志华教授等人于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上...
异常检测与隔离森林算法：原理、应用及Python实现
2501_90323865的博客
06-14 125
异常值，就是在给定数据集中与其他数据点显著不同的数据点。异常检测，就是找出这些数据中与大多数其他数据点差异明显的异常值的过程。在大型真实世界数据集中，数据模式复杂，仅靠肉眼难以察觉异常，因此异常检测成为机器学习极为重要的应用领域。隔离森林是一种用于异常检测的机器学习算法，属于无监督学习算法，通过隔离数据中的异常值来识别异常。它基于决策树算法，具体操作是从给定的特征集中随机选择一个特征，然后在该特征的最大值和最小值之间随机选择一个分割值。
异常检测算法库PyOD
qq_20144897的博客
06-27 1万+
使用异常检测算法库PyOD进行异常检测，以KNN、ECOD、IForest算法为例进行功能演示。以及使用最新的方法对异常检测阈值进行自动确定，最后还演示了如何使用同模型组合与异模型组合SODU检测。
机器学习与算法基础在前端开发中的应用
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）以及深度学习中的神经网络等。掌握机器学习需要具备扎实的数学基础，尤其是线性代数、概率论与...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值