异常检测中的 Isolation Forest Isolation Forest 是一种无监督机器学习算法，旨在检测数据集中的异常（离群点）。与建模正常行为并标记偏差的方法不同，Isolation Forest 通过使用二叉决策树来隔离异常点。核心思想是，异常点很少见且本质上不同于正常数据点，因此更容易通过较少的树结构分裂来“隔离”它们。算法中的每棵树都会随机选择一个特征和一个分裂值，划分数据直到实例被隔离。异常点数量较少且更具独特性，因此与正常点相比，需要更少的分裂来隔离。这种方法高效且可扩展，尤其适用于高维数据。
实现与关键机制 该算法构建了一个孤立树的集合（ensemble）。每棵树都在数据的随机子集上进行训练，通常使用较小的样本量（例如 256 个实例）以最大程度地降低计算开销。对于给定的数据点，会衡量其从根节点到孤立叶节点的路径长度，并在所有树中取平均。平均路径长度越短表示越可能是异常点，因为它们被更快地隔离。例如，在网络流量数据中，来自单个 IP 的请求突然激增可能只需几次分裂就被隔离，从而表明潜在的攻击。可以调整诸如树的数量（n_estimators）和子样本大小（max_samples）等参数，以平衡检测准确性和计算成本。最终的异常分数被归一化到 0 到 1 之间，分数越高表示是离群点的可能性越高。
优点、局限性与使用案例 Isolation Forest 凭借其线性时间复杂度和低内存使用率，特别适用于大型高维数据集。它避免了对数据分布的假设，使其在各种应用中具有鲁棒性，例如欺诈检测（例如，发现异常的信用卡交易）或系统监控（例如，识别 IoT 设备中的故障传感器）。然而，它在处理局部异常（接近正常聚类的离群点）以及特征之间存在强相关性的数据集时表现不佳。此外，分类数据需要进行预处理，因为该算法依赖于数值分裂。尽管存在这些局限性，但其简单性和效率使其成为开发人员的首选，他们需要一种快速、可解释的离群点检测解决方案，而无需进行大量的参数调整或提供标记的训练数据。