异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测_python孤立森林识别后的异常值怎么处理

文章概述

异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常数据检测

模型描述

IsolationFores算法它是一种集成算法(类似于随机森林)主要用于挖掘异常(Anomaly)数据，或者说离群点挖掘，总之是在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据。该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。它通常用于网络安全中的攻击检测和流量异常等分析，金融机构则用于挖掘出欺诈行为。

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Expedia是全球最大的在线旅行社（OTA,类似我们的携程网），它每天为数百万旅行购物者提供搜索服务其中包括用户在Expedia网站上搜索酒店的相关信息,如国家，地区，房型，价格，入住天数，入住时间等信息。

我们想通过这个数据集来检测其中价格的异常值。由于Expedia提供的数据集非常大，为了能很好的演示我们的异常值检测功能，我们将从Expedia数据集中过滤出一个子集，该子集只包含用户查询的酒店标间(srch_room_count=1)和酒店所在地为美国(visitor_location_country_id=219)的信息。字段的含义如下:

prop_id：酒店Id
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