如何运用孤立随机森林算法实现异常检测？

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从银行诈骗预警到防护性机器维护，异常检测在机器学习中非常有效且应用广泛。独立森林算法是一种简单而有效的选择。乐于记录、关注和点赞。

从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。

本文内容包括：

• 介绍异常检测；
• 异常检测的用例；
• 孤立森林是什么；
• 用孤立森林进行异常检测；
• 用 Python 实现。

注：完整代码、数据、技术交流，文末获取

异常检测简介

离群值是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。异常检测是找出数据中离群值（和大多数数据点显著不同的数据点）的过程。真实世界中的大型数据集的模式可能非常复杂，很难通过查看数据就发现其模式。这就是为什么异常检测的研究是机器学习中极其重要的应用。

本文要用孤立森林实现异常检测。我们有一个简单的工资数据集，其中一些工资是异常的。目标是要找到这些异常值。可以想象成，公司中的一些雇员挣了一大笔不同寻常的巨额收入，这可能意味着存在不道德的行为。

异常检测用例

异常检测在业界中应用广泛。下面介绍一场常见的用例：

银行： 发现不正常的高额存款。每个账户持有人通常都有固定的存款模式。如果这个模式出现了异常值，那么银行就要检测并分析这种异常（比如洗钱）。

金融： 发现欺诈性购买的模式。每个人通常都有固定的购买模式。如果这种模式出现了异常值，银行需要检测出这种异常，从而分析其潜在的欺诈行为。

网络： 检测网络入侵。任何对外开放的网络都面临这样的威胁。监控网络中的异常活动，可以及早防止入侵。