python 孤立森林
时间: 2023-08-02 22:04:56 浏览: 49
Python中的孤立森林是一种高效的异常检测算法,用于识别数据集中的异常点。它是基于随机森林的思想,但每次选择划分属性和划分点时都是随机的,而不是根据信息增益或基尼指数来选择。孤立森林算法由多个二叉树组成,每个二叉树被称为孤立树(isolation tree),简称iTree。iTree的构建过程是完全随机的,与传统的决策树不同。在Python中,可以使用scikit-learn库中的IsolationForest类来实现孤立森林算法。这个类提供了一些参数,如树的数量、样本的子采样比例等,可以根据具体的需求进行调整。通过训练孤立森林模型,我们可以使用该模型来检测新的数据点是否为异常点。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [孤立随机森林(Isolation Forest)(Python实现)](https://blog.csdn.net/2201_75454341/article/details/128926707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]