孤⽴森林算法python_孤⽴森林（isolationforest）
1、简介
孤⽴森林(Isolation Forest)是另外⼀种⾼效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的，⽽不是
根据信息增益或者基尼指数来选择。
在建树过程中，如果⼀些样本很快就到达了叶⼦节点(即叶⼦到根的距离d很短)，那么就被认为很有可能是异常点。
因为那些路径d⽐较短的样本，都是因为距离主要的样本点分布中⼼⽐较远的。也就是说，可以通过计算样本在所有树中的平均路径长度来
寻异常点。
sklearn提供了ensemble.IsolationForest模块可⽤于Isolation Forest算法。
2、主要参数和函数介绍
semble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=0.1, max_features=1.0, boo
n_estimators : 森林中树的颗数， int, optional (default=100)
max_samples : 对每棵树，样本个数或⽐例，int or float, optional
(default=”auto”)
contamination : ⽤户设置样本中异常点的⽐例，float in (0., 0.5),
optional (default=0.1)
max_features : 对每棵树，特征个数或⽐例函数：int or float, optional
(default=1.0)
fit(X): Fit estimator.(⽆监督)
predict(X): 返回值：+1 表⽰正常样本， -1表⽰异常样本。
decision_function(X): 返回样本的异常评分。 值越⼩表⽰越有可能是异常样本。
semble import IsolationForest
iforest=IsolationForest(n_estimators=100,random_state=1)
iforest.fit(df)
index_list=[]
ipredict=iforest.predict(df)
for i,j in enumerate(ipredict):
if j==1:
index_list.append(i)
df=df.ix[index_list,:]
print(df)
孤⽴森林(Isolation Forest)
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