Záznam dôkazov metódy

Isolation Forest

Isolation Forest is an unsupervised machine-learning method for anomaly and outlier detection, introduced by Liu, Ting and Zhou in 2008, that isolates anomalies through random partitioning of the data. It works without any labelled anomaly data and scales to high-dimensional datasets.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citácie skopírované doslovne zo zdrojového záznamu metódy. Nevyplýva z nich žiadne overenie na úrovni tvrdenia.

Isolation Forest (Anomaly Detection via Random Partitioning)

Taxonomický záznam metódy · ml-model / machine-learning

Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. IEEE ICDM, 413–422. · DOI 10.1109/ICDM.2008.17

Otvoriť celú metódu

Spracované tvrdenia

Tvrdenia uložené v registri dôkazov, každé s vlastným hodnotením.

Zatiaľ žiadne spracované tvrdenia

Tento pohľad nevymýšľa hodnotenie tvrdenia, ak register žiadne nemá.

Súvisiace metódy

Vygenerované z grafu metód a zobrazené ako vzťahy navrhnuté strojom – nevyplýva z nich žiadne tvrdenie o dôkaze.

Same method familyDecision Treemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyGaussian Mixture Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPrincipal Component Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyt-SNEmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.