Árvores de isolamento

Introduction to Anomaly Detection in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Árvore de isolamento

Introduction to Anomaly Detection in R

Gráficos da árvore de isolamento

Introduction to Anomaly Detection in R

Ajustar uma árvore de isolamento

library(isofor)

furniture_tree <- iForest(data = furniture, nt = 1)

Parâmetros de iForest()

  • data - dataframe
  • nt - número de árvores de isolamento a crescer

 

 

Pacote disponível em https://github.com/Zelazny7/isofor

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Gerar uma pontuação de isolamento

furniture_score <- predict(furniture_tree, newdata = furniture)

Parâmetros de predict()

  • object - um modelo iForest ajustado
  • newdata - dados para pontuar
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Interpretando a pontuação de isolamento

furniture_score[1:10]

[1] 0.5820092 0.5820092 0.5439338 0.5820092 0.5439338 
[6] 0.5820092 0.7129862 0.5363547 0.5363547 0.5363547

Comprimento de caminho padronizado

  • Pontuações entre 0 e 1
  • Valores próximos de 1 indicam anomalias (caminho curto)
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Vamos praticar!

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