异常值值会影响回归模型和分类模型的准确性，因此检测和删除它们是机器学习过程中的重要一步。在较大的数据集上，检测和去除异常值要困难得多，因此数据科学家经常应用自动异常检测算法（例如隔离森林）来帮助识别和去除异常值。
顾名思义，隔离森林是一种基于树的异常检测算法。它使用无监督学习方法来检测异常数据点，然后可以将其从训练数据中删除。在移除异常值的数据集上重新训练模型通常会提高性能。
隔离森林(Isolation Forest) 又名孤立森林，是一种从异常点出发，通过指定规则进行划分，根据划分次数进行判断的异常检测方法。由周志华教授等人提出。
一、隔离森林是如何使用的？特点是？
基本思想是您将基本分类或回归模型拟合到您的数据以用作基准，然后拟合异常值检测算法模型（例如隔离森林）来检测训练数据集中的异常值。然后从训练数据中删除检测到的异常值，然后将模型重新拟合到新数据以查看性能是否有所提高。
与其他模型一样，隔离森林模型确实需要超参数调整才能产生最佳结果，尤其是重要的“污染”值。虽然您可以尝试随机设置，直到找到能提供良好结果的选择，但通过使用带有交叉验证的网格搜索技术，您将获得最大的性能提升。这才是它是如何完成的。
隔离森林特点如下：
- 隔离森林算法是一种集成学习算法
- 隔离森林算法将异常识别为具有短路径的节点
- 隔离森林算法具有多个作为“专家”的树，以针对不同的异常
- 隔离森林算法不是基于模型(model-based)的算法
- 线性事件复杂度&