孤立森林（Isolation Forest）是一種基於異常檢測的機器學習算法，旨在從數據集中識別出異常點。該算法利用了異常點容易被孤立的特性，通過構建多棵孤立樹（Isolation Tree）來檢測異常值。每棵孤立樹在訓練過程中隨機選取部分樣本，無需計算距離或密度指標，從而提高了算法的效率。孤立森林具有線性時間複雜度，適用於處理大規模數據和高維數據。
孤立森林算法的基本思想是，異常點定義為那些容易被孤立的離群點，即分布稀疏且遠離高密度群體的點。在數據空間中，分布稀疏的區域表示數據點落在此區域的機率很低，因此這些區域的點可以被視為異常點。孤立森林通過構建多棵孤立樹來評估數據點的異常程度，每棵樹的構建過程包括隨機選擇特徵和特徵值範圍來分割數據點，直到達到停止條件。對於新的數據點，通過計算其在每棵樹中的路徑長度來判斷其是否為異常點。
孤立森林算法的特點包括：
高效性：不需要計算距離或密度指標，適用於大規模數據和高維數據。
穩定性：隨著樹的數量增加，算法更加穩定。
分散式處理：每棵樹都是獨立生成的，可以部署在大規模分散式系統上加速運算。
無需歸一化或標準化：算法對數據的預處理要求較低。
孤立森林的套用場景包括網路安全中的攻擊檢測、金融交易欺詐檢測、疾病偵測、噪聲數據過濾等。