Полуавтоматический Isolation Forest

Полуавтоматический Isolation Forest расширяет классический детектор аномалий Isolation Forest, включая небольшой набор размеченных примеров аномалий (и, возможно, нормальных данных) наряду с большим неразмеченным набором данных. Это руководство по меткам корректирует оценки аномальности модели, чтобы известные аномалии отделялись более надежно, преодолевая разрыв между полностью неконтролируемым и полностью контролируемым обнаружением.