방법 증거 기록
Robust Isolation forest
Robust Isolation Forest extends the classic Isolation Forest anomaly detector with strategies that reduce sensitivity to data contamination, masking effects, and biased random splits. By incorporating robustness mechanisms — such as improved subsampling, re-weighting of suspicious regions, or bias-corrected splitting — it achieves more reliable anomaly scores when the training data itself contains a non-trivial fraction of anomalies or when specific feature distributions cause standard iForest to produce unreliable path lengths.
원본 기록
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Robust Isolation Forest (Anomaly Detection with Robustness to Noise and Contamination)
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. IEEE. · DOI 10.1109/ICDM.2008.17
- Hariri, S., Kind, M. C., & Brunner, R. J. (2019). Extended Isolation Forest. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 33(4), 1479–1489. · DOI 10.1109/TKDE.2019.2947676
큐레이션된 주장
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관련 방법
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