რა არის Isolation Forest და რატომ არის ის სწრაფი?

Isolation Forest, ob'ektlarni ajratib olish fikriga asoslangan anomaliya aniqlash algoritmidir. U bir nechta tasodifiy daraxtlar (ajratish daraxtlari) quradi; har bir tug‘un ob'ektlarni tasodifiy xususiyat va tasodifiy chegaraga ko‘ra bo‘linadi. Anomali ob'ektlar osonroq ajralib chiqadi, shuning uchun ular daraxtlarda kamroq chuqurlikda bo‘ladi.

Nima uchun tez:

• Tasodifiy bo‘linmalarni ishlatadi, bu hisoblash murakkabligini kamaytiradi.
• An'anaviy usullardagi kabi nuqtalar orasidagi zichlik yoki masofalarni hisoblashni talab qilmaydi.
• Daraxtlarning oddiyligi tufayli katta ma'lumotlar to‘plamlariga moslashadi.

Python'da scikit-learn kutubxonasi bilan foydalanish misoli:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

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