Ce este pădurea de izolare și de ce este rapidă?

Isolation Forest este un algoritm pentru detectarea anomaliilor, bazat pe ideea de a izola obiectele. Construiește mai mulți copaci aleatori (copaci de izolare), unde fiecare nod împarte datele pe baza unui atribut aleatoriu și a unui prag aleatoriu. Obiectele anormale sunt mai ușor de izolat, așa că se află la o adâncime mai mică în copaci.

De ce este rapid:

• Utilizează diviziuni aleatorii, ceea ce reduce complexitatea computațională.
• Nu necesită calcularea densităților sau distanțelor între puncte, ca în metodele clasice.
• Se scalează pe seturi mari de date datorită simplității construcției copacilor.

Exemplu de utilizare în Python cu biblioteca scikit-learn:

from sklearn.ensemble import IsolationForest

X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  # Date de exemplu
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X)
pred = clf.predict([[0], [100]])  # 1 — normal, -1 — anomalie
print(pred)