28、不平衡分类问题的算法与框架

不平衡分类问题的算法与框架

1. 不平衡分类的异常检测算法

1.1 孤立森林（Isolation Forest）

孤立森林（Isolation Forest，简称 iForest）是一种基于树的异常检测算法。它纯粹基于隔离的概念来检测异常，而不使用任何距离或密度度量。该算法通过对正常数据进行建模，将数量较少且在特征空间中不同的异常值隔离出来。

在 scikit-learn 库中，可以使用 IsolationForest 类来实现孤立森林算法。该模型最重要的超参数包括 n_estimators （设置要创建的树的数量）和 contamination （用于帮助定义数据集中异常值的数量）。

以下是一个配置和评估孤立森林模型的示例代码：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=0,
                           n_clusters_per_class=1, weights=[0.999],