Qu'est-ce que l'Isolation Forest et pourquoi est-il rapide?

Isolation Forest est un algorithme de détection d'anomalies basé sur l'idée d'isoler les objets. Il construit plusieurs arbres aléatoires (arbres d'isolation), où chaque nœud divise les données selon une caractéristique aléatoire et un seuil aléatoire. Les objets anormaux sont plus faciles à isoler, ils se trouvent donc à une profondeur moindre dans les arbres.

Pourquoi il est rapide :

• Utilise des partitions aléatoires, ce qui réduit la complexité computationnelle.
• Ne nécessite pas de calculer des densités ou des distances entre les points, comme dans les méthodes classiques.
• Se scale à de grands ensembles de données grâce à la simplicité de la construction des arbres.

Exemple d'utilisation en Python avec la bibliothèque scikit-learn :

from sklearn.ensemble import IsolationForest

X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  # Données d'exemple
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X)
pred = clf.predict([[0], [100]])  # 1 — normal, -1 — anomalie
print(pred)