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Contamination
Isolation Forest 的超参数，定义数据集中预期异常的比例，用于校准异常分数决策阈值。
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iTree (Isolation Tree)
在 Isolation Forest 中随机构建的二叉决策树，其中每个分区在随机选择的特征和分割值上进行，直到每个点被隔离。
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Isolation
原理认为异常是'数量少且不同'的数据点，因此比正常点更容易隔离，在树中需要更少的分区。
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Extension Level
某些 Isolation Forest 实现中的可选超参数，控制每个节点同时分割的维度数量，用于处理非常高维度的数据。
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Scoring Function
将平均路径长度转换为标准化异常分数的数学函数，通常基于随机树中路径长度的分布。
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Forest Size
Isolation Forest 中构建的 iTree 数量，这是一个影响最终异常分数稳定性和准确性的超参数。
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Node Depth
iTree 中特定节点的深度，用于计算路径长度，从而计算数据点的隔离分数。
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External Anomalies
位于数据高密度区域之外的异常类型，由于它们能被快速隔离，因此能被 Isolation Forest 有效检测。
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计算复杂度
衡量隔离森林的效率，它与观测数量呈线性关系，与特征数量呈次线性关系，使其适用于大型数据集。
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