孤立森立算法如何处理异常值

孤立森立算法是一种基于数据点的密度进行异常值检测的算法，它主要是通过判断数据点的密度来确定哪些点是异常值。

具体来说，孤立森立算法首先会将所有的数据点随机分成两个部分：训练集和测试集。然后在训练集中构建一个孤立森立模型，该模型会对数据点进行密度估计。最后，利用该模型来对测试集中的数据点进行预测，如果某个数据点的预测值比较低，就可以认为该数据点是异常值。

在实际应用中，孤立森立算法还可以通过调整一些参数来处理异常值。例如，可以通过调整孤立森立模型的决策边界来决定哪些数据点被认为是异常值，或者利用交叉验证等方法来调整模型的参数，提高异常值检测的准确性。