論文の概要: Revisiting randomized choices in isolation forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13402v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 04:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 13:45:36.155378
• Title: Revisiting randomized choices in isolation forests
• Title（参考訳）: 孤立林におけるランダム選択の再検討
• Authors: David Cortes
• Abstract要約: アイフォレスト (iForest) またはアイフォレスト (iForest) は、異常検出のための直感的で広く使われているアルゴリズムである。 本稿では,変数および/またはしきい値の非一様ランダムな選択を適用することにより,「クラスタ化」多様な外れ値の同定がより容易であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Isolation forest or "iForest" is an intuitive and widely used algorithm for anomaly detection that follows a simple yet effective idea: in a given data distribution, if a threshold (split point) is selected uniformly at random within the range of some variable and data points are divided according to whether they are greater or smaller than this threshold, outlier points are more likely to end up alone or in the smaller partition. The original procedure suggested the choice of variable to split and split point within a variable to be done uniformly at random at each step, but this paper shows that "clustered" diverse outliers - oftentimes a more interesting class of outliers than others - can be more easily identified by applying a non-uniformly-random choice of variables and/or thresholds. Different split guiding criteria are compared and some are found to result in significantly better outlier discrimination for certain classes of outliers.
• Abstract（参考訳）: アイソレーションフォレスト(英: isolation forest)または「iforest」は、単純かつ効果的なアイデアに従う、直感的で広く使用される異常検出のアルゴリズムであり、与えられたデータ分布において、ある変数の範囲内でランダムに閾値(スリット点)が選択され、その閾値よりも大きいか小さいかに応じてデータポイントが分割された場合、外れ点が単独かより小さい分割で終わる可能性が高い。 元々の手順では,変数内の分割点と分割点を各ステップでランダムに選択することを提案したが,本論文では,変数やしきい値の非一様ランダムな選択を適用することで,多種多様な外れ点 – しばしば他の方法よりも興味深い外れ値のクラス – がより容易に識別できることを示す。 異なる分割誘導基準が比較され、あるクラスの外れ値のクラスに対して、より優れた外れ値識別をもたらすことが判明している。

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