使用孤立森林算法剔除传感器异常数据详细过程

孤立森林算法原理

孤立森林的核心思想是利用异常数据"容易被隔离"的特性构建二叉树进行检测。算法递归地随机选择特征和分裂值划分数据空间，异常点因分布稀疏往往在较浅层就被孤立。路径长度作为异常分数，计算公式如下：

$s(x,n)=2^{-\frac{E(h(x))}{c(n)}}$

其中$E(h(x))$是样本$x$在多棵树中的平均路径长度，$c(n)$是给定样本数$n$时的路径长度规范化项。当$s$接近1时判定为异常。

传感器数据预处理技术

时间序列传感器数据需进行滑动窗口处理，窗口大小通常选择周期性特征的整数倍。常用统计量包括：

• 窗口均值：$\mu = \frac{1}{w}\sum_{i=t-w+1}^t x_i$
• 窗口标准差：$\sigma = \sqrt{\frac{1}{w}\sum_{i=t-w+1}^t (x_i-\mu)^2}$
• 差分特征：$\Delta x_t = x_t - x_{t-1}$

归一化采用Z-score方法： $x' = \frac{x - \mu}{\sigma}$

模型参数优化方法

关键参数通过网格搜索确定最佳组合：

• n_estimators：树的数量，通常100-200
• max_samples：单棵树使用的样本数，默认256
• contamination：预期异常比例，需领域知识预估
• max_features：每次分裂使用的特征数，默认全部

使用交叉验证评估参数效果，评估指标可采用：