基于自適應(yīng)閾值的改進孤立森林算法研究與驗證

魏斐斐

摘要：為改善孤立森林算法建立二叉樹時隨機選擇屬性進行數(shù)據(jù)分割，構(gòu)建孤立森林時可能出現(xiàn)一些性能較差的冗余二叉樹，導(dǎo)致模型精度不高的問題，應(yīng)用一種區(qū)間套搜索算法對初始構(gòu)建的孤立森林搜索森林劃分閾值，去除性能較差的孤立二叉樹，構(gòu)建性能更優(yōu)的孤立森林，提出一種自適應(yīng)閾值的改進孤立森林算法（Adaptive-iForest） 。選取UCI經(jīng)典數(shù)據(jù)集中Breastw、Ionosphere、Satellite、Shuttle、Pendigits 5個數(shù)據(jù)集進行實證分析，對比iForest、LOF兩個算法，AdaptiveiForest算法的精度與AUC值均有不同程度提升。

關(guān)鍵詞：異常數(shù)據(jù)檢測；改進孤立森林算法；區(qū)間套搜索算法；自適應(yīng)閾值；UCI數(shù)據(jù)集

中圖分類號：TP301.6 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）10-0020-03