Machine learning

Isolation Forest

Isolation Forest è un metodo di apprendimento automatico non supervisionato per il rilevamento di anomalie e outlier, introdotto da Liu, Ting e Zhou nel 2008, che isola le anomalie attraverso la partizione casuale dei dati. Funziona senza dati di anomalia etichettati e si adatta a set di dati ad alta dimensionalità.

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Isolation Forest

Albero decisionale Modello di Miscela Gauss…Analisi delle Componenti…Random Forest t-SNE Isolation Forest ad atti…[UNTRANSLATED: Active Le…Rilevamento anomalie con…Rilevamento di anomalie…Bayesian One-Class SVM

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Fonti

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/it/machine-learning/isolation-forest

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Albero decisionaleApprendimento automatico↔ compare
Modello di Miscela GaussianaApprendimento automatico↔ compare
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Random ForestApprendimento automatico↔ compare
t-SNEApprendimento automatico↔ compare

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Isolation Forest ad attivo [UNTRANSLATED: Active Learning One-class SVM]Rilevamento anomalie con autoencoder Rilevamento di anomalie con Autoencoder Bayesiano Bayesian One-Class SVM Rilevamento di anomalie basato su ensemble di autoencoder Foresta di Isolamento d'Insieme Ensemble One-Class SVM Rilevamento di anomalie con autoencoder spiegabili Isolation Forest Spiegabile One-Class SVM Spiegabile LightGBM Local Outlier Factor (LOF)One-Class SVM Rilevamento anomalie con autoencoder online Online Isolation Forest SVM One-Class Online Rilevamento Out-of-Distribution Rilevamento di anomalie con autoencoder robusti Modello di Miscela Gaussiana Robusto Isolation Forest Robusto Robust One-Class SVM Random Forest Robusto Rilevamento di anomalie con autoencoder auto-supervisionato Isolation Forest auto-supervisionato SVM One-Class auto-supervision Rilevamento di anomalie con autoencoder semi-supervisionato Isolation Forest semi-supervisionato One-class SVM semi-supervisionato

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