Machine learning
アイソレーションフォレスト
アイソレーションフォレストは、2008年にLiu、Ting、Zhouによって導入された、教師なし機械学習による異常および外れ値検出手法であり、データのランダムなパーティショニングを通じて異常を分離します。ラベル付けされた異常データなしで機能し、高次元データセットにもスケーラブルです。
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出典
- Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. IEEE ICDM, 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Isolation Forest (Anomaly Detection via Random Partitioning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/isolation-forest
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