Какво е Isolation Forest и защо е бърз?

Isolation Forest е алгоритъм за откриване на аномалии, базиран на идеята за изолиране на обекти. Той изгражда множество случайни дървета (дървета за изолиране), където всеки възел разделя данните въз основа на случайна характеристика и случайна граница. Аномалните обекти са по-лесни за изолиране, затова се намират на по-малка дълбочина в дърветата.

Защо е бърз:

• Използва случайни разделения, което намалява изчислителната сложност.
• Не изисква изчисляване на плътности или разстояния между точки, както в класическите методи.
• Скалира се към големи набори от данни благодарение на простотата на построяване на дърветата.

Пример за използване в Python с библиотеката scikit-learn:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  # Примерни данни
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X)
pred = clf.predict([[0], [100]])  # 1 — нормално, -1 — аномалия
print(pred)