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医药网站开发,可以看qq空间的网站,做电商网站公司简介,中国制造网外贸平台怎么注册前言 IForest即孤立森林#xff0c;可以用于做异常检测。一句话总结IForest做异常检测的原理#xff1a;异常点密度小#xff0c;基于树模型容易被一下切割出来#xff0c;正常值密度大#xff0c;需要切割多次才能得到目标值。 原理 iForest算法得益于随机森林的思想可以用于做异常检测。一句话总结IForest做异常检测的原理异常点密度小基于树模型容易被一下切割出来正常值密度大需要切割多次才能得到目标值。 原理 iForest算法得益于随机森林的思想与随机森林由大量决策树组成一样iForest森林也由大量的二叉树组成。iForest中的树叫isolation tree简称iTree。iTree树和决策树不太一样其构建过程也比决策树简单是一个完全随机的过程。 每个iTree的实现步骤 1、 假设数据集有N条数据构建一颗iTree时从N条数据中均匀抽样(一般是无放回抽样)出ψ个样本出来作为这颗树的训练样本。 2、 在样本中随机选一个特征并在这个特征的所有值范围内(最小值与最大值之间)随机选一个值对样本进行二叉划分将样本中小于该值的划分到节点的左边大于等于该值的划分到节点的右边。由此得到一个分裂条件和左、右两边的数据集。 3、 然后分别在左右两边的数据集上重复上面的过程直到数据集只有一条记录或者达到了树的限定高度。 获得t个iTree之后iForest 训练就结束然后我们可以用生成的iForest来评估测试数据了。对于一个训练数据x我们令其遍历每一棵iTree然后计算x最终落在每个树第几层x在树的高度。然后我们可以得出x在每棵树的高度平均值即 the average path length overt iTrees。 获得每个测试数据的average path length后我们可以设置一个阈值边界值average path length 低于此阈值的测试数据即为异常。 图1 iForest构建iTree示例异常数据点17,17通常离根节点很近 由于异常数据的数量较小且特征值和正常数据差别很大。因此构建iTree的时候异常数据离根更近而正常数据离根更远。一棵iTree的结果往往不可信iForest算法通过多次抽取样本构建多棵二叉树。最后整合所有树的结果并取平均深度作为最终的输出深度由此计算数据点的异常分值。 优缺点 优点 iForest具有线性时间复杂度IForest是集成算法因此可以用在海量数据集上通常树的数量越多算法越稳定。 缺点 1、不适用与特别高维的数据。由于每次切数据空间都是随机选取一个维度建完树后仍然有大量的维度信息没有被使用导致算法可靠性降低。高维空间还可能存在大量噪音维度或无关维度irrelevant attributes影响树的构建。对这类数据建议使用子空间异常检测Subspace Anomaly Detection技术 2、iForest仅对Global Anomaly 敏感即全局稀疏点敏感不擅长处理局部的相对稀疏点 Local Anomaly。目前已有改进方法发表于PAKDD详见“Improving iForest with Relative Mass”。 适用场景 适用于样本维度不是特别高的场景 参数详解 classpyod.models.iforest.IForest(n_estimators100, max_samplesauto, contamination0.1, max_features1.0, bootstrapFalse, n_jobs1, random_stateNone, verbose0)n_estimators估算器数量。默认100棵树 max_samples训练每个估算器tree需要抽取的样本数。默认选256个样本建树 int抽取max_samples个 float抽取max_samples*X.shape[0]即样本行数个 auto抽取min(256, n_samples)个contamination污染度即假设每个数据集包含的噪声含量 ; max_features训练每个估算器需要抽取的特征数高维数据时不必分割所有特征 int抽取max_features个 float抽取max_features*X.shape[1]即样本列数个占比bootstrap true单一树需拟合替换的随机样本 false进行无需更换的取样n_jobs并行作业数。-1时n_jobs为CPU核心数random_state随机数种子/生成器verbose控制建树过程总结 经实践发现IForest针对数据量大特征少的业务场景进行异常识别的效果非常不错。但是需要注意在调整contamination参数的时候若数据中识别的噪声数据量不满足该参数则不会做任何处理。即若设置噪声占比为10%但是模型识别的噪声数量小于10%比如只识别了7%的噪声这个时候模型只会返回7%的噪声并不会按照10%噪声占比量进行返回。一定要注意这种情况这种情况可能的原因之一当噪声数据聚成了一个簇时若实际的噪声占比为15%但是我初始设置的是contamination为10%。这时候由于有约5%的噪声在模型中对应的深度相同即异常分数相同则造成模型最终认为这些数据在当前的参数设定下不能认定为噪声。 PS该模型最终是将每条数据在IForest中所处的深度转化为一个异常值分数按照异常值分数进行排序通过contamination的设定值截取前top的数据作为噪声输出来完成整个噪声识别流程。
http://www.sadfv.cn/news/350585/

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