Isolation Forest деген эмне жана ал эмне үчүн тез?

Isolation Forest — бул объекттерди изоляциялоо идеясына негизделген аномалияларды аныктоо алгоритми. Ал көптөгөн кездешүүчү дарактарды (изоляция дарактары) түзөт; ар бир түйүндө маалыматтар кездешүүчү өзгөчөлүк жана кездешүүчү чек ара боюнча бөлүнөт. Аномалдуу объекттер оңой эле изоляцияланат, ошондуктан алар дарактарда азыраак тереңдикте жайгашкан.

Эмне үчүн ал тез:

• Кездешүүчү бөлүмдөрдү колдонуу, бул эсептөө татаалдыгын азайтат.
• Классикалык ыкмалардагыдай чекиттердин тыгыздыгын же аралыкты эсептөө талап кылынбайт.
• Дарактардын жөнөкөйлүгү чоң маалымат топторуна масштабдоо мүмкүнчүлүгүн берет.

Python'до scikit-learn китепканасы менен колдонуу мисалы:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

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