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アクティブラーニングアイソレーションフォレスト
アクティブラーニングアイソレーションフォレストは、教師なし異常スコアリングのアイソレーションフォレストの能力と、最も情報量の多いインスタンスにラベル付けするよう人間の専門家に尋ねる反復的なクエリ戦略を組み合わせたものです。その結果、最小限のラベリング予算で異常境界を洗練する検出器が得られ、純粋に教師なしのベースラインと比較して、まれで微妙な異常に対する精度が劇的に向上します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/active-learning-isolation-forest
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- アクティブラーニング機械学習↔ compare
- オートエンコーダ異常検知機械学習↔ compare
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- One-Class SVM機械学習↔ compare
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