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Isolation Forest ad attivo

L'Isolation Forest attivo combina la potenza di punteggio delle anomalie non supervisionato dell'Isolation Forest con una strategia di interrogazione iterativa che chiede a un esperto umano di etichettare le istanze più informative. Il risultato è un detector che affina i suoi confini di anomalia utilizzando un budget di etichettatura minimo, migliorando drasticamente la precisione su anomalie rare e sottili rispetto a una baseline puramente non supervisionata.

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Fonti

  1. Das, S., Wong, W. K., Fern, A., Dietterich, T. G., & Amran Siddiqui, M. (2019). Incorporating Expert Feedback into Active Anomaly Discovery. In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 1009–1014. link
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/active-learning-isolation-forest

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Citato da

ScholarGateActive learning Isolation forest (Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/machine-learning/active-learning-isolation-forest · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026