Isolation Forest原理总结

Isolation Forest（以下简称iForest）算法是由南京大学的周志华和澳大利亚莫纳什大学的Fei Tony Liu, Kai Ming Ting等人共同提出，用于挖掘异常数据【Isolation Forest，Isolation-based Anomaly Detection】。该算法基于异常数据的两个特征：（1）异常数据只占少量；（2）异常数据特征值和正常数据差别很大。iForest算法由于简单高效的特点，常用于网络安全中的攻击检测和流量异常等分析【A survey of network anomaly detection techniques】。

iForest算法得益于随机森林的思想，与随机森林由大量决策树组成一样，iForest森林也由大量的二叉树组成。iForest中的树叫isolation tree，简称iTree。iTree树和决策树不太一样，其构建过程也比决策树简单，是一个完全随机的过程。

假设数据集有N条数据，构建一颗iTree时，从N条数据中均匀抽样(一般是无放回抽样)出ψ个样本出来，作为这颗树的训练样本。在样本中，随机选一个特征，并在这个特征的所有值范围内(最小值与最大值之间)随机选一个值，对样本进行二叉划分，将样本中小于该值的划分到节点的左边，大于等于该值的划分到节点的右边。由此得到一个分裂条件和左、右两边的数据集，然后分别在左右两边的数据集上重复上面的过程，直到数据集只有一条记录或者达到了树的限定高度。

 

 

图1 iForest构建iTree示例，异常数据点（17,17）通常离根节点很近

由于异常数据较小且特征值和正常数据差别很大。因此，构建iTree的时候，异常数据离根更近，而正常数据离根更远。一棵iTree的结果往往不可信，iForest算法通过多次抽取样本，构建多棵二叉树。最后整合所有树的结果，并取平均深度作为最终的输出深度，由此计算数据点的异常分值。