Kas ir Isolation Forest un kāpēc tas ir ātrs?

Isolation Forest ir anomāliju atklāšanas algoritms, kas balstīts uz objektu izolācijas ideju. Tas veido vairākus nejaušus kokus (izolācijas kokus), kur katrs mezgls sadala datus pēc nejauša raksturlieluma un nejaušas sliekšņa vērtības. Anomālie objekti ir vieglāk izolējami, tāpēc tie atrodas mazākā dziļumā kokos.

Kāpēc tas ir ātrs:

• Izmanto nejaušas sadalīšanas, kas samazina aprēķinu sarežģītību.
• Nav nepieciešams aprēķināt blīvumu vai attālumus starp punktiem, kā tas ir klasiskajās metodēs.
• Ir mērogojams uz lieliem datu kopumiem, pateicoties koku vienkāršajai būvei.

Python piemērs ar scikit-learn bibliotēku:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  # Piemēra dati
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X)
pred = clf.predict([[0], [100]])  # 1 — normāls, -1 — anomālija
print(pred)