Machine learningMachine learning

Isolation Forest آنلاین

Isolation Forest آنلاین، الگوریتم تشخیص ناهنجاری Isolation Forest را به داده‌های جریانی یا داده‌های ورودی پیوسته تعمیم می‌دهد. به جای بازسازی درختان ایزوله‌سازی از ابتدا هنگام ورود مشاهدات جدید، جنگل به صورت افزایشی به‌روزرسانی می‌شود تا امتیازات ناهنجاری بدون پردازش مجدد کل تاریخچه، به‌روز باقی بمانند. این امر آن را برای نظارت در زمان واقعی، تشخیص تقلب و نظارت بر داده‌های حسگر که حجم داده‌ها به طور نامحدود افزایش می‌یابد، عملی می‌سازد.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17
  2. Tan, S. C., Ting, K. M., & Liu, T. F. (2011). Fast Anomaly Detection for Streaming Data. In Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 1511–1516. link

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Online Isolation Forest (Streaming Anomaly Detection with Isolation Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/online-isolation-forest

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateOnline Isolation Forest (Online Isolation Forest (Streaming Anomaly Detection with Isolation Trees)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/online-isolation-forest · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026