Semi-supervised Isolation Forest for Anomaly Detection

표준 격리 포레스트는 무작위 트리가 점수를 얼마나 빨리 분리하는지에 따라 이상치를 점수화합니다. 이상치는 더 적은 분할에서 분리됩니다. 그러나 레이블이 전혀 없으면 모델은 해당 도메인에서 실제로 무엇이 이상치로 간주되는지에 대한 피드백이 없습니다. 준지도 격리 포레스트는 소수의 확인된 예제(알려진 이상치, 또는 알려진 정상치, 또는 둘 다)를 도입하고 이를 사용하여 점수화 프로세스를 보정하거나 재가중합니다. 그 결과, 포레스트의 내재된 분리 능력이 실제로 중요한 이상치 패턴으로 향하게 되어, 완전한 레이블이 지정된 훈련 세트가 필요 없이 거짓 경보와 탐지 누락을 상당히 줄입니다.