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
- 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 ↗
- 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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- Rilevamento anomalie con autoencoderApprendimento automatico↔ compare
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- One-Class SVMApprendimento automatico↔ compare
- Isolation Forest semi-supervisionatoApprendimento automatico↔ compare
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