添加隔离森林作为无监督学习的方法添加隔离森林作为无监督学习的方法
统计与分析回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法我们开始使用 Isolation Forest 作为我们的第一个测试用例从 JMP 调用 python 代码，并取得了一些初步的成功。 我打算将其设置为加载项。
我仍然希望将其视为 JMP 中的异常检测选项。
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法谢谢彼得
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法这是一个很好的起点。https://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/jmp-synergies-using-jmp-and-jmp-pro-with-python-and-r.html
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法我不介意测试/创建一个使用 Sklearn 中的隔离森林 python 调用或 Pyod 中的插件。
然而。 我对 JMP/Python 界面不够熟练，无法创建插件。 有人可以联系我提供指导吗？
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法 - 状态更改为：正在调查我们正在调查这一可能的新功能，但目前还没有明确的计划将其放入 JMP 中。使用调用开源工具（例如 isotree R 包）的 JMP 插件来构建原型可能会很有趣。
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法隔离森林是一种用于多元异常检测的无监督学习方法。
尽管它使用非参数（基于树）方法，但它的使用方式与异常值的 Mahalanobis 或 T2 距离方法类似。
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法 - 状态更改为：需要信息@罗森0这是一个有趣的想法。你能分享一下你会用它来解决什么样的问题吗？我们希望更好地理解用例。
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法第一的... IsolationForest 非常适合，因为 JMP 已经具有用于监督学习的提升树和随机森林
根据文献和宝洁公司的一些经验，IsolationForest 既快速又有效。 因为它们是基于树的，所以也可以有效地获得重要贡献
回复：添加隔离森林作为无监督学习的方法我很想知道隔离森林与经典离群值分析算法相比有何不同
回复：添加孤立森林作为无监督学习的一种方法 - 状态更改为：目前没有计划我们目前不打算将其构建到产品中，但我们希望可以通过利用新的 python 集成的插件来提供它，正如评论中所讨论的那样。
回复：将隔离森林作为一种无监督学习方法我们现在有了一个使用 Python 集成的 Isolation Forest 插件。
