【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习
如何有效地识别异常数据点？
在日常工作和生活中，经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域，怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易？又或者在电商平台，如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据？有没有一种智能、高效的方式来解决这类问题呢？
考虑一个电商平台，需要从大量的用户评论中找出刷单行为（即刷好评或刷差评）。传统的方式可能需要人工逐一审核，这不仅耗时还可能不准确。但如果有一种算法，能自动地从这些数据中找出异常点，那将大大提高工作效率。
这里采用一种名为“孤立森林”的算法来解决这个问题。孤立森林算法是一种无监督学习算法，它可以高效地识别出数据集中的异常点。
假设有一组用户评论的“点赞数”数据，表格如下：
| 点赞数 |
|---|
| -1.1 |
| 0.3 |
| 0.5 |
| 100 |
通过孤立森林算法，可以预测哪些点是异常点，算法会返回一个标签数组，通过这个数组就能明确哪些数据是异常点。
在这个简单例子中，孤立森林算法成功地找出了点赞数为100的异常数据。这样电商平台就能迅速并准确地找出刷单行为，从而采取相应措施。
文章目录
- IsolationForest
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- sklearn 实现