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Semi-supervised Isolation Forest
Semi-supervised Isolation Forestは、少数のラベル付き異常（および可能性のある正常）例を、多数のラベルなしデータセットとともに組み込むことにより、従来のIsolation Forest異常検出器を拡張したものです。このラベルガイダンスは、既知の異常がより確実に分離されるようにモデルの異常スコアを調整し、完全に教師なし検出と完全に教師あり検出の間のギャップを埋めます。
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出典
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/semi-supervised-isolation-forest
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