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앙상블 아이솔레이션 포레스트
앙상블 아이솔레이션 포레스트는 여러 개의 아이솔레이션 포레스트 모델을 학습시키는데, 각 모델은 서로 다른 난수 시드, 부분 표본 추출 비율 또는 오염 매개변수를 사용하며, 이들의 이상치 점수를 결합하여 보다 안정적이고 강건한 이상치 순위를 생성합니다. 여러 독립적인 아이솔레이션 포레스트에 걸쳐 평균을 내거나 집계함으로써, 이 방법은 단일 포레스트에 내재된 분산을 줄이고 복잡하거나 고차원 데이터에서 더 신뢰할 수 있는 이상치 탐지를 제공합니다.
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출처
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2008), pp. 413–422. IEEE. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
- Isolation Forest. Wikipedia. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Isolation Forest (Meta-Ensemble Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-isolation-forest
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- 랜덤 포레스트머신러닝↔ compare
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