孤立森林

孤立森林的使用场景和效果 只根据isolation的概念,不用密度,距离等衡量标准。 由于下采样subsampling,只需要线性时间复杂度,空间复杂度也不高。 比one class svm,ORCA, LOF(以AUC为标准) 效果好 iForest是two-staged方法,训练和验证 train and evaluate Reference: 基本理念 异常点一般来说是稀疏的 使用k-d树类
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