AI用語集

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用語

パス長

孤立木において、根から葉まで特定のデータポイントを分離するのに必要な分割回数。より短いパス長は、潜在的に異常な観測を示します。

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用語

フォレスト構築

訓練データの異なるランダムサブサンプルを使用して、複数の独立した孤立木を作成するプロセス。パフォーマンスは、特定のしきい値まで木の数と共に向上します。

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用語

平均パス長

孤立フォレスト内のすべての木におけるデータポイントのパス長の平均。観測の最終的な異常スコアを計算するための基礎として機能します。

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用語

異常スコア関数

平均パス長を正規化されたスコアに変換する数式で、サンプルサイズと木の理論的構造を考慮します。異常の確率的解釈を生成します。

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用語

iTree

Isolation Treeの略語で、孤立フォレスト内の個々の木を指します。各iTreeはランダムなサブサンプル上で構築され、観測を分離するためにランダムな分割を使用します。

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用語

サブサンプリングサイズ

フォレスト内の各個別の木を構築するために使用される観測の数で、通常統計的パフォーマンスの理由から256に固定されます。計算効率と検出品質のバランスに影響を与えます。

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用語

外れ値検出

データセット内で予想される正常な動作から大きく逸脱する観測を特定するプロセス。Isolation Forestは、構造ベースの分離アプローチにより、このタスクで優れた性能を発揮します。

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用語

教師なし異常検出

訓練ラベルを必要とせず、データの内在的な分布に基づいて異常を特定する機械学習アプローチ。Isolation Forestはこの手法の典型的な例です。

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用語

木の高さ

分離木における根から任意の葉への最大パス長。異常は木の高さが小さい場合、根に近い葉に分離される傾向があります。

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用語

ランダム分割

古典的な決定木とは異なり、特定の最適化なしにランダムな分割を使用する木の構築戦略。この単純さにより、アルゴリズムは異常を迅速に分離するのに効果的です。