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  1. scikit-learn.org › stable › modulesIsolationForest — scikit-learn 1.5.1 documentation

    Isolation Forest Algorithm. Return the anomaly score of each sample using the IsolationForest algorithm. The IsolationForest ‘isolates’ observations by randomly selecting a feature and then randomly selecting a split value between the maximum and minimum values of the selected feature.

  2. datascientest.com › es › isolation-forestIsolation Forest: ¿cómo detectar anomalías en un conjunto de...

    Isolation Forest es una técnica de Machine Learning que resuelve problemas de clasificación binarios como la detección de fraudes o el diagnóstico de enfermedades. Se basa en aislar los datos mediante un proceso aleatorio y recursivo, y se define si un dato es una anomalía según su profundidad de aislamiento.

  3. Videos

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  4. en.wikipedia.org › wiki › Isolation_forestIsolation forest - Wikipedia

    Isolation Forest is an algorithm for data anomaly detection initially developed by Fei Tony Liu in 2008. Isolation Forest detects anomalies using binary trees. The algorithm has a linear time complexity and a low memory requirement, which works well with high-volume data.

  5. es.wikipedia.org › wiki › Isolation_forestIsolation forest - Wikipedia, la enciclopedia libre

    Isolation Forest (en español Bosque de aislamiento) es un algoritmo para la detección de anomalías en los datos desarrollado inicialmente por Fei Tony Liu en 2008. 1 Isolation Forest detecta anomalías utilizando árboles binarios.

  6. Imágenes

    • Isolation Forest: learned iForest construction for toy dataset ...
    • Anomaly Detection using Isolation Forest [18]. | Download Scientific ...
    • Isolation Forest Algorithm for Anomaly Detection
    • IsolationForest example — scikit-learn 0.20.0 documentation

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  7. cienciadedatos.net › documentos › py22-deteccion-anomalias-isolation-forest-pythonDetección de anomalías con Isolation Forest y python

    Isolation Forest es un método no supervisado para identificar anomalías (outliers) cuando los datos no están etiquetados, es decir, no se conoce la clasificación real (anomalía - no anomalía) de las observaciones.

  8. cienciadedatos.net › documentos › 66_deteccion_anomalias_isolationforestDetección de anomalías: Isolation Forest - Ciencia de datos

    Aprende a usar el método Isolation Forest para identificar outliers en datos no etiquetados. Descubre su funcionamiento, sus consideraciones prácticas y sus implementaciones en R.

  9. anderfernandez.com › blog › isolation-forest-en-pythonIsolation Forest en Python - Ander Fernández

    Aprende qué es Isolation Forest, un método de detección de anomalías no supervisado, y cómo usarlo en Python con Scikit-Learn. Descubre sus ventajas, inconvenientes y ejemplos con datos fake.