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격리 포리스트 및 격리 트리Isolation Forest는 다양한 벤치마크에서의 일반적인 효율성과 강력한 확장성으로 인해 최근 몇 년 동안 가장 인기 있는 이상 탐지기 중 하나로 부상했습니다. 계산적으로 효율적이며 이상 감지에 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.

알고리즘은 임의로 기능을 선택한 다음 선택한 기능의 최대값과 최소값 사이의 분할 값을 임의로 선택하여 관측치를 분리합니다. 따라서 구현은 대상 함수가 균일해야 한다는 차이점(상수 Y 값으로 변수 분할 시도)을 제외하고 분할 트리 및 부트스트랩 트리와 동일합니다.

그러나 JMP에서 시도하면 작동하지 않습니다.

JMP에 Isolation Forest를 포함함으로써 예측자 스크리닝과 유사하게 사용자는 데이터에서 이상 징후를 감지할 수 있는 강력한 도구에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 추가 조사가 필요할 수 있는 비정상적인 패턴이나 동작을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.기본 데이터 분석 및 모델링예측 모델링 및 기계 학습통계 및 분석