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강건한 Isolation Forest
강건한 Isolation Forest는 데이터 오염, 마스킹 효과, 편향된 무작위 분할에 대한 민감도를 줄이는 전략을 통해 고전적인 Isolation Forest 이상 탐지기를 확장합니다. 개선된 서브샘플링, 의심스러운 영역의 재가중치 또는 편향 보정 분할과 같은 강건성 메커니즘을 통합함으로써, 훈련 데이터 자체에 상당한 비율의 이상치가 포함되어 있거나 특정 특성 분포가 표준 iForest가 신뢰할 수 없는 경로 길이를 생성하게 하는 경우에 더 신뢰할 수 있는 이상 점수를 달성합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Isolation Forest (Anomaly Detection with Robustness to Noise and Contamination). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/robust-isolation-forest
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