Իզոլացիայի անտառը ինչ է և ինչու է նա արագ?

Isolation Forest, obyektləri izolyasiya etmək fikrinə əsaslanan anomaliya aşkarlama alqoritmidir. O, bir neçə təsadüfi ağac (izolasiya ağacları) qurur; hər bir düyün, məlumatları təsadüfi bir xüsusiyyət və təsadüfi bir sərhəd əsasında bölür. Anomali ob'ektlar daha asan izolyasiya olunduğu üçün, onlar ağaclarda daha az dərinlikdə yerləşir.

Niyə sürətlidir:

• Təsadüfi bölmələr istifadə edir, bu da hesablama mürəkkəbliyini azaldır.
• Klassik metodlarda olduğu kimi nöqtələr arasındakı sıxlıq və ya məsafələri hesablamağa ehtiyac yoxdur.
• Ağacların sadəliyi sayəsində böyük məlumat dəstələrinə uyğunlaşır.

Python'da scikit-learn kitabxanası ilə istifadə nümunəsi:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  # Nümunə məlumatlar
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X)
pred = clf.predict([[0], [100]])  # 1 — normal, -1 — anomali
print(pred)