Алгоритм поиска аномалий Isolation Forest
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Васильев, я старший специалист по машинному обучению в компании Makves (входит в группу компаний «Гарда»). Эта статья — вторая в цикле, посвященном поиску аномалий. В первой статье мы поговорили о том, что такое аномалии и почему их сложно искать, а также по шагам разобрали алгоритмы HBOS и ECOD. Сегодня предлагаю разобрать еще один интересный алгоритм: Isolation Forest, а также немного углубиться в проблематику задачи.Виды аномалий В некоторых работах используют следующую классификацию аномалий: •
Выявляем аномалии с помощью Isolation Forest
Привет, Хабр!Сегодня мы будем рассматривать один из самых мощных алгоритмов детектирования аномалий, который называется Isolation Forest.Чтобы понять суть, представьте себе огромный лес. Вы идёте по нему, случайно выбирая направления. Чем быстрее вы натыкаетесь на редкое дерево, тем более аномальным оно является. Isolation Forest использует эту же идею, только вместо деревьев у нас данные, а вместо леса — решающие деревья (метафора века).Основная идеяОбычные алгоритмы машинного обучения, например, SVM или нейросети, пытаются описать нормальное распределение данных
