异常检测——孤立森林

异常检测——孤立森林 基础 思想 算法 训练阶段 评估阶段 参考 基础 1）异常数据只占少量；（2）异常数据特征值和正常数据差别很大。 思想 基于随机森林思想，但是更为简单 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。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

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