論文の概要: Extended Isolation Forest with feature sensitivities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09704v1
- Date: Tue, 10 Feb 2026 12:03:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.519749
- Title: Extended Isolation Forest with feature sensitivities
- Title（参考訳）: 特徴感のある拡張された孤立林
- Authors: Illia Donhauzer,
- Abstract要約: 本稿では,異方性孤立林(AIF)と呼ばれる特徴感のある拡張孤立林について紹介する。
AIFは、特徴空間内の異なる特徴または方向の偏差に対して制御可能な感度で異常検出を可能にする。
合成および実世界のデータセットに適用することで,アルゴリズムの性能を実証する。
- 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: Compared to theoretical frameworks that assume equal sensitivity to deviations in all features of data, the theory of anomaly detection allowing for variable sensitivity across features is less developed. To the best of our knowledge, this issue has not yet been addressed in the context of isolation-based methods, and this paper represents the first attempt to do so. This paper introduces an Extended Isolation Forest with feature sensitivities, which we refer to as the Anisotropic Isolation Forest (AIF). In contrast to the standard EIF, the AIF enables anomaly detection with controllable sensitivity to deviations in different features or directions in the feature space. The paper also introduces novel measures of directional sensitivity, which allow quantification of AIF's sensitivity in different directions in the feature space. These measures enable adjustment of the AIF's sensitivity to task-specific requirements. We demonstrate the performance of the algorithm by applying it to synthetic and real-world datasets. The results show that the AIF enables anomaly detection that focuses on directions in the feature space where deviations from typical behavior are more important.
- Abstract（参考訳）: データのすべての特徴における偏差に等しい感度を仮定する理論フレームワークと比較して、特徴間の変動感度を許容する異常検出の理論は、あまり発達しない。
我々の知る限りでは、この問題は分離に基づく手法の文脈ではまだ解決されておらず、本論文はそれを行う最初の試みである。
本稿では,異方性孤立林(AIF)と呼ばれる特徴感のある拡張孤立林について紹介する。
標準のEDFとは対照的に、AIFは特徴空間における異なる特徴や方向の偏差に対して制御可能な感度で異常検出を可能にする。
また,特徴空間の異なる方向におけるAIFの感度の定量化を可能にする,方向感度の新しい尺度についても紹介した。
これらの措置は、タスク固有の要求に対するAIFの感度の調整を可能にする。
合成および実世界のデータセットに適用することで,アルゴリズムの性能を実証する。
その結果、AIFは特徴空間の方向に着目した異常検出を可能にし、典型的な行動からの逸脱がより重要であることが示された。
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