Alberi di isolamento

Introduzione all'Anomaly Detection in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Albero di isolamento

Introduzione all'Anomaly Detection in R

Grafici dell'albero di isolamento

Introduzione all'Anomaly Detection in R

Adatta un albero di isolamento

library(isofor)

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

Argomenti di iForest()

  • data - dataframe
  • nt - numero di alberi di isolamento da crescere

 

 

Download del pacchetto da https://github.com/Zelazny7/isofor

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Genera un punteggio di isolamento

furniture_score <- predict(furniture_tree, newdata = furniture)

Argomenti di predict()

  • object - modello iForest addestrato
  • newdata - dati da valutare
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Interpretare il punteggio di 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

Lunghezza del percorso standardizzata

  • Punteggi tra 0 e 1
  • Punteggi vicini a 1 indicano anomalie (percorso corto)
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Passiamo alla pratica!

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