def Isolation_Forest(a):

Isolation Forest (孤立森林)是一种用于异常检测的算法，它基于随机树的思想。它的主要思想是将异常点隔离到树的叶子节点上，需要更少的分裂次数，因此异常点的路径长度较短。正常点需要更多的分裂次数才能被隔离到叶子结点上。最终，异常点的路径长度较短，正常点的路径长度较长，因此可以通过路径长度来判断一个点是否为异常点。

下面是一个简单的Isolation Forest算法实现：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

def Isolation_Forest(a):
    clf = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
    clf.fit(a)
    scores_pred = clf.decision_function(a)
    return scores_pred

这个实现中，我们使用了`sklearn.ensemble`中的`IsolationForest`类，它的构造函数可以接收多个参数，其中：

- `n_estimators`: 随机树的数量
- `max_samples`: 每个随机树使用的样本数量
- `contamination`: 预期异常值比例
- `max_features`: 每个随机树使用的特征数量

在`fit`方法中，我们将数据集`a`传递给`IsolationForest`对象进行训练。然后，我们使用`decision_function`方法计算每个样本的异常得分，得分越小，表示越可能是异常点。