机器学习“降临节日历”第8天：Excel中的Isolation Forest

发布: 6天前 (2025年12月9日 GMT+8 02:26)

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Source: Towards Data Science

Isolation Forest

Isolation Forest 看起来可能很技术化，但其思想很简单：使用随机划分来隔离数据点。如果一个点被快速隔离，它就是异常点；如果需要很多划分才能隔离，它就是正常点。

使用小数据集 1, 2, 3, 9，我们可以清晰地看到其逻辑。我们构建若干随机树，测量隔离每个点所需的划分次数，然后将结果组合起来计算异常分数。所需划分次数越少，点是离群点的可能性就越高。

在本文中，我们直接在 Excel 中一步一步重建 Logistic Regression。帖子《Machine Learning “Advent Calendar” 第 12 天：Excel 中的 Logistic Regression》

DBSCAN 展示了我们仅凭一个非常简单的想法可以走多远：统计每个点附近有多少邻居。帖子《机器学习 “Advent Calendar” 第一天》……

在本文中，我们通过三个简单步骤来探索 LOF：distances and neighbors、reachability distances，以及最终的 LOF score。使用 tiny datasets，我们可以看到……

从局部距离到全局概率——这篇题为《机器学习“降临节日历” 第3 天：Excel 中的 GNB、LDA 和 QDA》的文章首次发表于 Towards Data Science。