隔离森林估计器 - Python

简介

隔离森林估计器是一种异常检测算法，它基于Isolation Forest算法。该算法首先构建一些不同的隔离子树，并使用随机选择的样本数据来构建这些子树。然后，算法通过计算数据点在这些子树中的路径长度来进行评估，最终通过路径长度的平均值来确定数据点是否为异常值。这种算法非常适合处理高维数据集，并且在数据集上进行训练非常快。同时，它也不需要大量的数据标签和训练输入，因此在许多类型的数据集上都可以发挥出色的效果。

优点

1. 非常适合处理高维数据集，因为随着维数的增加，数据对应于噪声的概率会增加，这意味着传统的离群值检测方法可能会失效，而Isolation Forest算法只需要构建较少的树就可以达到鲁棒的效果。

2. 对样本选取和分布不敏感，可以处理非常不平衡的数据集和具有大量噪声的数据集。

3. 计算效率很高，与其他离群点检测算法相比，在大型数据集上具有优势。

缺点

1. 对于长尾分布的数据，其表现可能并不如其他算法。

2. Isolation Forest算法的随机性导致其不稳定，即使数据不发生变化，每次运行可能得到不同的结果。

代码片段

下面是使用Python实现的隔离森林估计器的代码：

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# 创建一个IsolationForest实例
iforest = IsolationForest(n_estimators=50, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
# 假设我们有一个numpy数组x，代表我们的数据集
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 3], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
# 训练IsolationForest模型
iforest.fit(x)
# 得到每个数据点的异常概率
scores_pred = iforest.decision_function(x)
# 预测每个数据点是否为异常值
y_pred = iforest.predict(x)

此处使用了sklearn库中提供的IsolationForest类。我们使用n_estimators、max_samples和contamination等参数来构建IsolationForest模型，其中n_estimators代表子树的数量，max_samples代表每个子树使用的样本数量，而contamination代表数据中可能为异常值的比例。在上述代码片段中，我们用一个简单的numpy数组来训练IsolationForest模型，并使用每个数据点的异常概率和预测来评估这个模型。