前言

好久沒講演算法了，今天分享一個異常點檢測演算法Isolation Forest。之前也是沒聽說過這個演算法，中文名叫孤立森林，聽客戶講了就順便查了下這個演算法的論文，感覺還是非常有用滴。

異常檢測的概念

首先聊下什麼是異常檢測，異常檢測就是發現一堆資料中的異常點。可以應用到很多領域，比如：

• 噪聲資料的排查

• 新的天體的發現

• 異常的網路攻擊的發現

• 異常的信用卡購物記錄的發現

異常點在資料分析領域非常有用途，目前常用的異常點檢測有以下幾種：

基於距離的異常檢測：遍歷所有的資料點之間的距離，與大部分資料的距離都比較遠的點，就是異常點。這麼算的結果比較準，但是基於距離的計算複雜度高，計算開銷大。

基於密度的異常點檢測：基於密度也比較好理解，就是normal資料一定是處於密度集中的區域，anormal資料一定是在相對稀疏的領域。同樣有計算開銷的問題，密度本質上也是一種距離計算。

Isolation Forest演算法，本質上是一種平面切分的理念，計算成本比較小，下面我們詳細介紹下。

Isolation Forest

理解它概念可能需要一些空間幾何的背景，我們可以想象所有的資料點都是在一個n維空間分佈的，n取決於資料的欄位個數，理論上可以通過平面切分的方式將任意一個點與其它點隔離開。

Isolation Forest的思路就是，如果是normal資料，你需要更多地切割平面才能區分這條資料。如果是anormal資料，就可以用較少的平面切割。如下圖所示：

如果要區分

• （a）圖中的點，這個點顯然是個normal資料，需要非常多的切割平面，
• （b）中的anormal資料需要的切割面就比較少。

於是基於這樣的理論，需要一種數學模型來表示切割平面個數以及資料的關係，二叉樹就是一種合適的方式。

可以用樹的深度表示切割平面數，每條資料對應二叉樹中的一個節點。資料的切割面越多，資料在二叉樹中的縱深越深。

這樣建模有一個很大的好處，如果目的是找出異常點，那麼不需要每一個二叉樹都完整建立，也就是不需要每次都遍歷所有資料，因為要找的異常點是每棵樹比較靠近父節點的節點，非常的節約計算資源。

ok~關於Isolation Forest就介紹這麼多，希望對大家有幫助，提前預祝大家十一玩的愉快。