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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