Самообучающийся Isolation Forest

Самообучающийся Isolation Forest дополняет классический детектор аномалий Isolation Forest этапом предварительного обучения с самоконтролем. Вспомогательная задача — например, предсказание вращения, маскированных признаков или контрастных пар — решается без меток для изучения более богатого представления признаков, которое затем используется при построении деревьев изоляции, обеспечивая более четкие оценки аномалий на сложных, высокоразмерных табличных данных.