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Machine learning

Isolation Forest

Isolation Forest ist eine unüberwachte Methode des maschinellen Lernens zur Erkennung von Anomalien und Ausreißern, die 2008 von Liu, Ting und Zhou eingeführt wurde und Anomalien durch zufällige Partitionierung der Daten isoliert. Sie arbeitet ohne gekennzeichnete Anomaliedaten und skaliert auf hochdimensionale Datensätze.

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Isolation Forest
EntscheidungsbaumGaußsches MischmodellHauptkomponentenanalyseRandom Forestt-SNEActive Learning Isolatio…One-Class SVM mit aktive…Autoencoder-Anomalieerke…Bayesian Autoencoder Ano…Bayesian One-Class SVM

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Quellen

  1. Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. IEEE ICDM, 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Isolation Forest (Anomaly Detection via Random Partitioning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/isolation-forest

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Active Learning Isolation ForestOne-Class SVM mit aktivem LernenAutoencoder-AnomalieerkennungBayesian Autoencoder Anomaly DetectionBayesian One-Class SVMEnsemble Autoencoder AnomalieerkennungEnsemble Isolation Forest (Ensemble-Isolationswald)Ensemble One-Class SVM (Ensemble-One-Class-SVM)Erklärbare Autoencoder-AnomalieerkennungErklärbarer Isolation ForestErklärbare One-Class SVMLightGBMLokaler Ausreißerfaktor (LOF)One-Class SVMOnline Autoencoder AnomalieerkennungOnline Isolation ForestOnline One-Class SVMOut-of-Distribution-ErkennungRobust Autoencoder Anomaly DetectionRobustes Gaußsches MischmodellRobuster Isolation ForestRobust One-Class SVMRobuster ZufallswaldSelbstüberwachte Autoencoder-AnomalieerkennungSelbstüberwachter Isolation ForestSelf-supervised One-class SVMSemi-supervised Autoencoder AnomalieerkennungHalbüberwachte Isolation ForestHalb-überwachtes One-Class-SVM

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ScholarGate — Isolation Forest (Isolation Forest (Anomaly Detection via Random Partitioning)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/isolation-forest · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026