隔离森林，也称为 iForest，是一种机器学习算法，旨在检测数据集中的异常值。它的工作原理是随机选择和隔离数据中的点，然后使用这些点生成决策树。然后使用该树查找数据中的异常点，这些异常点被视为异常值。通过随机采样和选择点，隔离森林试图在不考虑数据整体分布的情况下找到数据中的异常值。
隔离森林最早由Fei Tony Liu、Kai Ming Ting 和Zhi-Hua Zhou 在他们的论文《Isolation Forest》中提出。该算法基于通过随机选择数据中的后续点来隔离数据集中的给定数据点的思想。这种随机选择会隔离原始数据点，然后用于创建决策树。然后使用该树来识别数据集中的异常点。该论文指出，该算法在效率、准确性和可扩展性方面优于现有的异常检测方法，例如基于密度的方法或最近邻方法。
该算法的工作原理是构建一个隔离树森林。这些树是通过随机选择和隔离数据集中的数据点来构建的。重复此过程直到每个数据点被隔离。然后使用生成的树来识别异常点。这是通过比较树中先前孤立点的深度来完成的。更深的点更有可能是异常值，因此被识别为异常值。
自该算法最初提出以来，隔离森林的利用率呈指数级增长。它现在被用于各种应用，包括欺诈检测、入侵检测、异常值检测和医疗诊断。
总的来说，隔离森林是一种机器学习算法，用于检测数据集中的异常值。由于其可扩展性、准确性和效率，它已成为一种流行的算法，并被应用于多种学科。
