Isolation Forest nima nima va nima uchun tez?

Isolation Forest — bu anomaliyalarni aniqlash uchun algoritm bo‘lib, ob'ektlarni ajratib olish g‘oyasiga asoslangan. 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)