孤立森林(Isolation Forest)

最新推荐文章于 2025-05-23 00:45:00 发布
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分类专栏： 机器学习
博客围绕孤立森林（Isolation Forest）展开，虽未给出具体内容，但可推测会涉及该算法的原理、应用等信息技术相关知识，孤立森林常用于异常检测等数据挖掘场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

java实现孤立森林
qq_34661106的博客
12-05 2254
理论非常简单，不作赘述。 [结果] score > 0.6和10颗树情况下， score > 0.51和10颗树情况下 [数据] 链接：https://pan.baidu.com/s/1KW-g-mg00UzhYvtXe1vM7w 提取码：q6t6 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 [代码] package IsoForest; impo...
isolation forest
葫芦与瓢的博客
06-07 1万+
 摘要：iForest用于挖掘异常数据，如网络安全中的攻击检测和流量异常分析，金融机构则用于挖掘出欺诈行为。算法对内存要求很低，且处理速度很快，其时间复杂度也是线性的。可以很好的处理高维数据和大数据，并且也可以作为在线异常检测。 01 孤立森林 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
孤立森林是一位“异常猎人“，通过构建随机分割的森林，让异常值如同雪地中的黑点般快速暴露——正常数据需要复杂的迷宫才能困住，而异常点只需几步就会被隔离到孤岛。
最新发布
分享技术应用、实践场景等，评论区开放技术难题讨论，共同成长进步。
05-23 296
当处理千万级数据时，采用"子采样+并行建树"策略，如同用多组侦察兵分队探查地形。异常分数阈值建议通过历史数据模拟确定，警惕在数据分布剧烈变化时重新校准模型！
Isolation Forest 孤立森林
Mark_Australia的博客
07-13 1779
孤立森林
孤立森林 Isolation Forest 论文翻译（上）
XinxingZh的博客
08-27 1048
README 自己翻译的+参考有道，基本是手打的可能会有很多小问题。 括号里的斜体单词是我觉得没翻译出那种味道的或有点拿不准的或翻译出来比较奇怪的地方，尤其是profile、swamping和masking这三个词不知道怎样更准确。 欢迎指正和讨论，需要Word版可以留言。 孤立森林 摘要 大多数现有的基于模型的异常检测算法构建了一个正常实例的特征轮廓(profile)，然后将不符合正常轮廓的实例识别为异常。本文提出了一种完全不同的基于模型的方法，显示地隔离异常而不是构建正常
机器学习：基于Sklearn，使用孤立森林IsolationForest交易的异常检测
06-12
异常检测在各种业务中发挥着至关重要的作用，尤其是那些涉及金融交易、在线活动和安全敏感操作的业务。 我们可以采用系统化的流程来应对异常检测的挑战。首先，我们可以收集和准备交易数据，确保其准确性和一致性。...
孤立森林 Isolation Forest 论文翻译（下）
XinxingZh的博客
08-28 789
目录 5 实验评估 5.1 和ORCA、LOF、RF对比 5.2 效率分析 5.3高维数据 5.4 仅用正常实例训练 6 讨论 7 总结 5 实验评估 本节给出了用于评估iForest的四组实验的详细结果。第一个实验中本文对比iForest和ORCA[3]、LOF[6]和Random Forests(RF)[12]。LOF是一个著名的基于密度的函数，选择RF是因为该算法也使用树集成。在第二个实验中，本文使用实验中最大的两个数据集来检验子采样大小的影响。实验结果提供了应该使
异常值挖掘方法——孤立森林Isolation Forest
fengjiandaxia的博客
03-16 4516
异常值挖掘方法 一、内容概览 内容大致分为两大部分，第一部分是异常值挖掘方法概述，简略介绍异常值挖掘方法的分类及其优缺点。第二部分介绍孤立森林算法（iForest），Isolation Forest 简称 iForest，该算法是周志华在2010年提出的一个异常值检测算法，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高。第二部分包括对iForest算法思想、原理、流程的介绍，以及来自sklearn官网上的一个iForest例子实战讲解，并附上代码与注释。 二、异常值挖掘方法概述 2.1统计量检验 先对变量做一个描述
异常检测5——孤立森林Isolation Forest异常检测
呆萌的代Ma
01-02 545
孤立森林的基本思想是：用随机的方式切分样本空间，离群点更容易被筛选出来，而正常的样本点更不容易被筛选出来：与随机森林类似，孤立森林的每一棵树都通过随机的一部分样本点与一部分特征构建二叉树，在每个维度的特征中都通过在最小值与最大值之间随机产生一个切割点然后开始对每个样本进行异常检测。计算样本点在每个数的高度，然后归一化得到在所有数里的平均高度。因为异常值的部分特征更容易被切分，因此平均高度越小越异常。
SpringBoot整合并使用Java实现“孤立森林”异常数据过滤算法
01-06
实现背景和意义 在物联网应用中，数据的产生大多数都是由传感器采集的，农业物联网更是如此。并且农业物联网中，传感器采集环境更加极端，十分容易发生传感器数据采集异常事件，这些异常的输入随传输协议进入数据库，必然会对本系统的数据库产生污染，影响应用可靠性。所以对异常数据应该采取过滤的方式达到不对应用可靠性产生负面影响的效果。 在我自己的智能水培项目中中，物联网的环境数据由温度、湿度、PH值、EC值、CO2浓度、光照强度组成，所以按时间划分，每一条数据就是这些属性的合集，所以我们可以将环境数据集看成多维数据集。 孤立森林算法 在详细讨论算法的文章里已经说明的很清楚了，这里不做赘述，只讲一下自己的理解作
Isolation Forest 源码Java版
06-30
iforest算法是用于检测异常点的。对于电商、金融领域的欺诈检测应用广泛
孤立森林原理及应用论文合集
07-26
孤立森林原理及应用论文合集。主要包含孤立森林两篇原理性论文，变种及应用，异常检测原理，方便大家查阅使用。
Isolation Forest
lukeyyanghang的博客
01-26 370
什么是Isolation Forest? Isolation Forest的思路很简单。假设我们的数据集合是一维空间下的点 我们通过切分的方式可以很方便的将异常点B点切分出来。 如何定义方便？ 切分的次数 那这个思路对于正常点点A来说也可以取，可以看到如果要把A隔离出来我要切很多遍。   Isolation Forest算法 1.训练:抽取多个样本，构建多棵二叉树(isolat...
孤立森林（Isolation Forests）
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m0_37935211的博客
12-10 1万+
经典的异常检测算法孤立森林的研究整理
【数据处理方法】孤立森林(Isolation Forest, iForest)
Lin__coln的博客
08-30 3101
孤立森林(iForest)是一种专门用于进行异常值检测的算法，它是一种基于ensemble的方法，相对于基于密度或者距离的方法，如LOF、KNN等，iForest不需要计算距离和密度，因此，iForest具有线性的时间复杂度(O(n)),非常适合用于大数据中进行异常检测。此外，iForest是被设计出来专门用于进行异常检测的，而很多基于密度或距离的方法，进行异常检测只是它们附带的作用，因此就准确率来说，iForest也具有一定的优势。...
树模型（一）孤立森林
qq_40369277的博客
10-14 607
针对于不同类型的异常，要用不同的算法来进行检测，而孤立森林算法主要针对的是连续型结构化数据中的异常点。使用孤立森林的前提是，将异常点定义为那些 “容易被孤立的离群点” —— 可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数据点落在此区域的概率很低，因此可以认为这些区域的点是异常的。异常数据占总样本量的比例很小；异常点的特征值与正常点的差异很大。
椭圆包络与孤立森林（Isolation Forest）的异常检测原理有何不同？
03-28
<think>好的，我现在要比较椭圆包络和孤立森林在异常检测中的差异。首先，我需要先分别理解这两种方法的工作原理，然后找出它们的区别。 椭圆包络（Elliptic Envelope）这名字听起来像是基于统计分布的方法。可能假设数据符合某种分布，比如高斯分布，然后通过拟合一个椭圆形状的边界来区分异常值。具体来说，可能计算数据的均值和协方差矩阵，然后根据马氏距离来判断样本是否为异常。因为马氏距离考虑了数据各维度的方差和协方差，可以形成一个椭圆形的边界，正常数据点位于椭圆内，而异常点则在外面。这种方法适用于数据大致呈高斯分布的情况，如果数据分布不是高斯的，效果可能不好。另外，椭圆包络可能对异常值比较敏感，因为协方差矩阵容易被异常值影响，所以可能需要数据相对干净或者预先处理过。 然后是孤立森林（Isolation Forest）。我记得孤立森林是一种基于树结构的算法，它通过随机选择特征和分裂值来隔离数据点。异常点因为与正常点差异大，容易被少数几次分割就隔离出来，而正常点需要更多的分割步骤。这样，计算每个样本被隔离所需的路径长度，路径越短的越可能是异常。这种方法不依赖于数据分布，适用于非结构化的数据，处理高维数据可能效果不错。而且，孤立森林在训练时不需要标记数据，属于无监督学习，适合处理大量数据的情况。 两者的主要区别可能在于假设前提、算法原理、适用场景、鲁棒性等方面。椭圆包络需要数据符合高斯分布，而孤立森林没有这个限制。椭圆包络可能对异常值敏感，而孤立森林在处理高维和非线性数据时更有效。此外，椭圆包络可能更适用于小数据集，而孤立森林适合大数据集，因为它的树结构可以并行化处理。 再想想用户给的引用内容。引用[1]提到孤立森林基于异常点更容易被隔离，路径更短。引用[2]提到阈值设置的方法，可能两种方法都需要调整阈值参数，但椭圆包络可能基于概率或马氏距离的阈值，而孤立森林使用路径长度或异常分数。引用[3]中的代码示例显示模型训练和预测的方式，可能两种方法在实现上也有差异，比如椭圆包络需要估计协方差，而孤立森林构建多棵隔离树。 可能还需要比较它们对高维数据、数据分布的假设、计算效率、参数调整等方面的不同。例如，椭圆包络在数据维度较高时，协方差矩阵估计可能不准确，导致效果下降，而孤立森林因为随机选择特征，可能对高维数据更鲁棒。另外，椭圆包络可能受异常值影响大，因为协方差和均值容易被污染，而孤立森林在构建树时随机分割，可能对异常值的干扰不那么敏感。 总结一下，两者的核心区别在于：椭圆包络基于统计分布假设，使用马氏距离；孤立森林基于隔离难易程度，使用路径长度。适用场景上，椭圆包络适合符合高斯分布的数据，孤立森林适合复杂分布或高维数据。此外，鲁棒性、参数设置、计算效率等也是需要考虑的因素。</think>### 椭圆包络与孤立森林的异常检测差异分析 #### 一、工作原理对比 1. **椭圆包络 (Elliptic Envelope)** - 基于统计学方法，假设数据服从**多元高斯分布**。 - 通过计算数据的均值 $\mu$ 和协方差矩阵 $\Sigma$，构建一个包围正常数据的椭圆边界。 - 使用**马氏距离**（Mahalanobis Distance）衡量样本偏离程度： $$d(x) = \sqrt{(x - \mu)^T \Sigma^{-1}(x - \mu)}$$ 若距离超过阈值，则判定为异常[^1]。 2. **孤立森林 (Isolation Forest)** - 基于**隔离难易程度**，无需假设数据分布。 - 通过随机选择特征和分裂值构建多棵二叉树，异常值因与正常值差异大，会被快速隔离（路径短）。 - 异常分数由路径长度决定：路径越短，异常概率越高。 --- #### 二、核心区别 | **维度** | **椭圆包络** | **孤立森林** | |----------------|---------------------------------------|---------------------------------------| | **数据假设** | 需满足高斯分布 | 无分布假设，适用于任意结构数据 | | **计算复杂度** | 协方差矩阵计算复杂度高（$O(d^2)$，$d$为维度） | 基于树结构，复杂度低（$O(n \log n)$） | | **异常敏感性** | 对协方差估计敏感，易受异常污染 | 随机分割降低异常干扰，鲁棒性更强 | | **适用场景** | 低维、近似高斯分布的数据 | 高维、非结构化或非线性数据 | | **参数调优** | 依赖马氏距离阈值 | 依赖树数量、采样大小等参数[^2] | --- #### 三、示例说明 - **椭圆包络适用场景**：检测传感器采集的温度数据（低维、近似正态分布）。 ```python from sklearn.covariance import EllipticEnvelope model = EllipticEnvelope(contamination=0.05) model.fit(X_train) # 估计均值和协方差 anomalies = model.predict(X_test) # 输出-1表示异常 ``` - **孤立森林适用场景**：识别电商平台中的欺诈交易（高维、复杂分布）。 ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01) model.fit(X_train) # 构建多棵隔离树 scores = model.decision_function(X_test) # 异常分数（值越小越异常） ``` --- #### 四、选择建议 - 若数据维度低且分布明确，优先选择**椭圆包络**（计算高效，解释性强）。 - 若数据复杂、维度高或存在大量噪声，选择**孤立森林**（鲁棒性更好，无需分布假设）。 ---
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