Вопрос или проблема
Я использую пакет isofor для обычного Isolation Forest, но наткнулся на статью о Расширенном Isolation Forest и мне нужен ваш совет, какой пакет имеет эту функцию, реализованную в R/Python.
Есть пакет на Github под названием “Расширенный Isolation Forest для обнаружения аномалий”, я использовал его пару месяцев назад, и он, похоже, работал. Насчет его точности или наличия ошибок я не уверен, но если что-то кажется неправильным, вы можете проверить исходный код на наличие ошибок в реализации статьи Расширенный Isolation Forest от Harir и др.
Стоит отметить, что есть реализация в treeple (библиотека, совместимая с scikit-learn), которая это реализует.
Вот здесь пример.
Ответ или решение
Возможно ли использовать алгоритм Extended Isolation Forest в R и Python? Давайте рассмотрим данный вопрос более подробно.
Extended Isolation Forest
Extended Isolation Forest (EIF) — это усовершенствованная версия алгоритма Isolation Forest, специально разработанная для обнаружения аномалий в больших наборах данных. EIF улучшает эффективность и точность первичного алгоритма, используя дополнительные метрики и подходы.
Реализации в Python и R
На сегодняшний день доступны несколько реализаций Extended Isolation Forest, как в Python, так и в R.
Реализация в Python
-
treeple: Это библиотека, совместимая с scikit-learn, и в ней реализован алгоритм Extended Isolation Forest. Вы можете найти код по следующей ссылке: treeple. Эта реализация позволяет интегрировать EIF в уже существующие проекты, использующие scikit-learn, что делает ее удобной для использования.
Пример использования можно найти в документации: Пример Extended Isolation Forest. Этот пример демонстрирует, как применять алгоритм для обнаружения аномалий, так что вы можете легко адаптировать его под свои нужды.
-
GitHub проекта sahandha: Есть проект на GitHub под названием Extended Isolation Forest for Anomaly Detection. Как вы отметили, вы использовали его некоторое время назад. Этот проект предоставляет реализацию EIF, но стоит провести дополнительный анализ и тестирование, поскольку опыт использования может варьироваться — важно проверить стабильность и точность данного кода.
Реализация в R
На данный момент, в R нет широко известной реализации Extended Isolation Forest, аналогичной представленным выше решениям для Python. Однако, вы можете использовать пакет isofor для базового алгоритма Isolation Forest, а если вам необходимо внедрить функции Extended Isolation Forest, вы можете рассмотреть возможность интеграции Python-кода с помощью пакета reticulate. Это позволит вам использовать функциональность Python в R, если это необходимо.
Заключение
Таким образом, если вы ищете реализацию Extended Isolation Forest, Python предлагает несколько интересных вариантов, включая библиотеку treeple и проект на GitHub. В R же ситуация менее удачна, и вам, возможно, придется использовать Python-код через reticulate для интеграции. Не забудьте тщательно протестировать выбранное вами решение на предмет точности и устойчивости к ошибкам. Проверьте исходный код, если вы столкнетесь с проблемами, и всегда будьте в курсе обновлений и улучшений в этих библиотеках.