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オンラインアイソレーションフォレスト

オンラインアイソレーションフォレストは、アイソレーションフォレスト異常検知アルゴリズムをストリーミングデータまたは連続的に到着するデータに拡張したものです。新しい観測値が到着したときにアイソレーションツリーをゼロから再構築する代わりに、フォレストはインクリメンタルに更新されるため、履歴全体を再処理することなく異常スコアを最新の状態に保つことができます。これにより、データ量が無限に増加するリアルタイム監視、不正検知、センサーデータ監視に実用的になります。

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出典

  1. 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
  2. Tan, S. C., Ting, K. M., & Liu, T. F. (2011). Fast Anomaly Detection for Streaming Data. In Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 1511–1516. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Online Isolation Forest (Streaming Anomaly Detection with Isolation Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-isolation-forest

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ScholarGateOnline Isolation Forest (Online Isolation Forest (Streaming Anomaly Detection with Isolation Trees)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-isolation-forest · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026