异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测

10月前作者：算法之旅分类：Toy博客阅读(38) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测

文章概述

异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测

模型描述

IsolationFores算法它是一种集成算法(类似于随机森林)主要用于挖掘异常(Anomaly)数据，或者说离群点挖掘，总之是在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据。该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。它通常用于网络安全中的攻击检测和流量异常等分析，金融机构则用于挖掘出欺诈行为。

源码分享

Expedia是全球最大的在线旅行社（OTA,类似我们的携程网），它每天为数百万旅行购物者提供搜索服务其中包括用户在Expedia网站上搜索酒店的相关信息,如国家，地区，房型文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-478069.html

到了这里，关于异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

python实现对森林生物量进行随机森林回归预测

随机森林算法的基本思想是基于多颗决策树的集成学习过程，使用场景广泛，一般的分类回归问题都可以使用。我们以光学影像为例，来估测森林生物量。 1、线性关系：回归关系应该是线性的，即自变量和因变量之间的关系应该是线性的。 2、独立性：自变量之间应该是独立

2024年02月17日
浏览(46)
【机器学习】python实现随机森林

目录一、模型介绍 1. 集成学习 2. bagging 3. 随机森林算法二、随机森林算法优缺点三、代码实现四、疑问五、总结本文使用mnist数据集，进行随机森林算法。集成学习通过训练学习出多个估计器，当需要预测时通过结合器将多个估计器的结果整合起来当作最后的结果输出。

2024年02月05日
浏览(49)
python森林生物量（蓄积量）数据处理到随机森林估算全流程

！！！需要指导或者代做服务可以加我绿色软件,搜索rhylrm，价格亲明，耐心不贵，看具体需求收费这里采用哨兵12号影像估算森林生物量在GEE上处理和下载2017年的S2L1C级产品，因为S2L2A级产品（经过大气校正）量少，没有2017年的可用产品。这里需要对S2L1C产品进行大气较正

2024年04月08日
浏览(47)
常用的检测数据异常值方式，以及异常数据如何处理！！

箱线图检测：箱线图是一种常用的异常值检测方法，它以数据的分位数为基础，通过上下四分位距来判断数据是否异常。根据箱线图，可以识别出在上下触须之外的数据点，这些点通常是异常值。 3σ原则剔除：3σ原则是一种基于数据的均值和标准差的统计方法，用于判断数

2024年02月02日
浏览(32)
随机森林回归算法的Python实现与应用

随机森林回归是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来实现回归任务，构建多个决策树，并将它们组合成一个强大的回归模型。本文将会从随机森林回归算法的算法原理、Python实现及实际应用进行详细说明。在现在的数据分析及数学建模等竞赛中，机器学习算

2024年02月12日
浏览(40)
python大数据之随机森林（回归与分类）

随机森林在大数据运用中非常的常见，它在预测和回归上相比于SVM，多元线性回归，逻辑回归，多项式回归这些，有着比较好的鲁棒性。随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。优点：处理高纬度的数

2024年02月02日
浏览(43)
python中异常值的检测和处理

通常，咱们做数据挖掘的时候经常免不了会遇到异常值检测或者异常值处理等步骤，那么什么是异常值呢？如何检测数据中是否存在异常值？如何处理数据中的异常值？本文专门探究一下这些问题。异常值又称离群点，是指那些在数据集中存在的不合理的值，需要注意

2024年04月13日
浏览(35)
基于Python的时间序列异常值检测

今天我们介绍一下使用python做时间序列数据分析和预测中异常值检测的方法，常用的异常值检测方法有以下几种： 3sigma: 基于正太分布，当数据值超过±3个标准差(3sigma)时为异常值。 z-score : z标准分数，它测量数据值到平均值的距离,当数据与平均值相差2个标准差时z-score为

2023年04月24日
浏览(42)
基于网格搜索的随机森林回归算法Python实现

随机森林回归算法的应用领域很广，可用于市场销售预测、客户细分、商品推荐等领域，也可应用于气候模型预测、土地利用分析、水资源管理等环境领域问题。其算法的Python实现涉及到多参数调优问题，本文使用了网格搜索法，以MSE作为评价指标，选取最佳MSE的参

2024年02月06日
浏览(50)
异常检测开源数据集汇总

数据集下载链接：http://suo.nz/35AL1Z Large-scale Anomaly Detection (LAD) 是一个用于对视频序列中的异常检测进行基准测试的数据库，它具有两个方面的特点。1) 包含正常和异常视频片段2000个视频序列，碰撞、火灾、暴力等14个异常类别，场景种类繁多，是目前最大的异常分析数据库。

2024年02月07日
浏览(57)