(Isolation Forest无监督)这个算法是随机森林的推广. iTree树构造:随机选一个属性,再随机选该特征的一个值,对样本进行二叉划分,重复以上操作. iTree构建好了后,就可以对数据进行预测啦,预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下,看测试记录落在哪个叶子节点.iTree能有效检测异常的假设是:异常点一般都是非常稀有的,在iTree中会很快被划分到叶子节点,因此可以用叶子节点到根节点的路径h(x)长度来判断一条记录x是否是异常点. 越接近1表示是异常点的可能性高: 越接近0