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人工智能完整词典
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随机决策树
随机生成的树形结构，其中每个节点根据随机分割来划分特征空间，创建逐步隔离观测值的分区。
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异常分数
基于树中路径长度计算的定量指标，表示观测值的异常程度，高分对应高异常概率。
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隔离路径
从根节点到包含观测值的叶子节点所需的分割次数，异常点的路径明显短于正常点。
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污染因子
估计数据集中预期异常比例的关键参数，通常在0.01到0.1之间，影响分类阈值。
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平均路径长度
非结构化数据隔离路径的理论期望值，用作最终计算中标准化异常分数的基准。
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特征随机分割
在每个节点随机选择特征和分离值，避免特征分布相关偏见，促进异常值隔离。
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正常性分数
异常分数在标准化尺度上的转换，通常在0到1之间，便于解释和比较不同模型或数据集。
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点异常
偏离数据预期行为的个别观测值，可通过算法中短的隔离路径长度轻松识别。
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递归分区
迭代过程，将数据空间划分为越来越小的子区域，创建层次结构，有效隔离异常观察。
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检测阈值
由污染因子确定的限制值，用于分离正常观察与异常，根据数据集上的异常分数分布计算得出。
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边界框
树的每次划分时创建的多维超矩形，定义分区的边界，允许有效计算隔离路径。
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局部异常因子
基于局部密度的替代异常检测度量，常与隔离森林比较，以评估在不同类型数据分布上的性能。
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树剪枝
限制树生长的技术，当节点包含单个样本或达到最大深度时停止划分，优化计算时间。
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