异常检测：隔离森林算法实战的简单介绍

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它与异常检测的不同之处在于，假设该算法是在干净的数据集没有异常值上训练的它被广泛应用于在线学习中，当需要识别一个。

本篇介绍的孤立森林Isolation Forest 简称iForest是很巧妙的用于异常检测的机器学习算法，它尝试直接去刻画数据的“疏离”。

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但不同算法的异常得分不同对于 k 个最近邻，预测分数与隔离森林的预测分数非常相似knn_results = assign_modelknnknn_results。

这些技巧可能在教程里不常见，但实战中贼好用rolling使用Rolling窗口检测突变点时间序列数据中，那些突然蹦出来的峰值最讨厌了。

比如图异常检测，掌握一个算法和30+场景，就能发挥巨大作用，可能做一年都做不完但是要学完所有的算法，可能需要很多年的时。

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