Actief Lerend Isolatiebos
Actief Lerend Isolatiebos combineert de ongesuperviseerde anomalie-scorende kracht van Isolatiebos met een iteratieve zoekstrategie die een menselijke expert vraagt om de meest informatieve instanties te labelen. Het resultaat is een detector die zijn anomaliegrenzen verfijnt met een minimaal labelbudget, waardoor de precisie bij zeldzame en subtiele anomalieën drastisch verbetert in vergelijking met een puur ongesuperviseerde basislijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Das, S., Wong, W. K., Fern, A., Dietterich, T. G., & Amran Siddiqui, M. (2019). Incorporating Expert Feedback into Active Anomaly Discovery. In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 1009–1014. link ↗
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/active-learning-isolation-forest
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Actief LerenMachine learning↔ compare
- Autoencoder AnomaliedetectieMachine learning↔ compare
- Isolation ForestMachine learning↔ compare
- One-Class SVMMachine learning↔ compare
- Semi-supervised Isolation ForestMachine learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →