孤立森林演算法：如何利用無監督學習提高數據分類準確性

一、什麼是孤立森林演算法

孤立森林（Isolation Forest）是一種快速檢測數據中異常值（即孤立點）的方法，由Liu Fei Tony和Ting Pang等人於2008年提出，其主要思想是：通過隨機構建一棵隨機樹，利用孤立點在隨機樹中的Path長度來評估其異常程度。具體的，通過先從數據集中隨機選擇一個屬性並隨機選擇該屬性的最小值和最大值，將數據集劃分成兩份；然後繼續在子集上重複進行此操作，直到孤立點被孤立。被孤立的點越快，其越有可能是一個異常點。

孤立森林演算法的主要優點是速度快，通常會比傳統的基於距離的方法（如K-means演算法）更快，而且實際應用中效果也不錯。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 構造一些異常點

rng = np.random.RandomState(42)
X = 0.3 * rng.randn(100, 2)
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))
X = np.concatenate([X, X_outliers], axis=0)

# 孤立樹

clf = IsolationForest(random_state=rng).fit(X)
y_pred = clf.predict(X)

# 可視化結果

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color='black')
plt.scatter(X[y_pred==-1, 0], X[y_pred==-1, 1], color='red')
plt.show()

二、為什麼要使用孤立森林演算法

異常檢測是數據挖掘領域中一個經典問題，在監督學習和無監督學習中都有相關研究。但是，監督學習通常需要大量的標籤數據，而無監督學習可以在沒有標籤數據的情況下，通過學習數據本身的特徵識別異常點。而孤立森林演算法作為一種無監督學習方法，可以在較短時間內識別出異常點，因此越來越多的人選擇使用孤立森林演算法進行異常檢測。

另外，孤立森林演算法的另一個優點是可以應對高維數據。隨著數據維數的增加，傳統的基於距離的方法會遇到「維度災難」問題，而孤立森林演算法的複雜度不受數據維數的影響，因此可以在高維數據上取得較好的效果。

三、如何利用孤立森林演算法提高數據分類準確性

除了單純地進行異常檢測外，可以將孤立森林演算法和其他的無監督學習演算法（如聚類演算法和降維演算法等）結合使用，以提高數據分類準確性。下面以聚類演算法為例進行說明。

假設我們有一個數據集，包含多個特徵。我們首先使用孤立森林演算法識別出其中的異常點，並將其從原始數據集中剔除。然後，我們使用聚類演算法對剩餘的數據進行聚類分析，得到K個簇（K為超參數）。在這K個簇中，我們可以觀察簇內的密度差異以及該簇是否包含很多異常點，從而對數據進行更準確的分類。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.cluster import KMeans

# 構造數據集

rng = np.random.RandomState(42)
X = 0.3 * rng.randn(100, 2)
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))
X = np.concatenate([X, X_outliers], axis=0)

# 使用孤立森林演算法識別異常點

clf = IsolationForest(random_state=rng).fit(X)
y_pred = clf.predict(X)
X = X[y_pred == 1]

# 使用KMeans聚類

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=rng).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 可視化結果

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.show()

四、總結

孤立森林演算法作為一種快速檢測數據中異常點的方法，具有速度快和可以應對高維數據的優點，越來越受到人們的關注。除了單純地進行異常檢測外，可以將孤立森林演算法與其他無監督學習演算法結合使用，提高數據分類的準確性。