文章目录
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- 文章概述
- 模型描述
- 源码分享
- 学习小结
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文章概述
异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测
模型描述
IsolationFores算法它是一种集成算法(类似于随机森林)主要用于挖掘异常(Anomaly)数据，或者说离群点挖掘，总之是在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据。该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。它通常用于网络安全中的攻击检测和流量异常等分析，金融机构则用于挖掘出欺诈行为。
源码分享
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