Cos'è Isolation Forest e perché è veloce?

Isolation Forest è un algoritmo per il rilevamento di anomalie basato sull'idea di isolare gli oggetti. Costruisce più alberi casuali (alberi di isolamento), dove ogni nodo divide i dati in base a una caratteristica casuale e a una soglia casuale. Gli oggetti anomali sono più facili da isolare, quindi si trovano a una profondità minore negli alberi.

Perché è veloce:

• Utilizza partizioni casuali, riducendo la complessità computazionale.
• Non richiede il calcolo di densità o distanze tra punti, come nei metodi classici.
• Si scala a grandi set di dati grazie alla semplicità di costruzione degli alberi.

Esempio di utilizzo in Python con la libreria scikit-learn:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  # Dati di esempio
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X)
pred = clf.predict([[0], [100]])  # 1 — normale, -1 — anomalia
print(pred)