Isolation Forest, auch bekannt als iForest, ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der darauf ausgelegt ist, Ausreißer in einem Datensatz zu erkennen. Dabei werden Punkte in den Daten zufällig ausgewählt und isoliert, die dann zur Erstellung eines Entscheidungsbaums verwendet werden. Dieser Baum wird dann verwendet, um anomale Punkte in den Daten zu finden, die als Ausreißer gelten. Durch zufällige Stichproben und Auswahl von Punkten versucht Isolation Forest, die Ausreißer in den Daten zu finden, ohne die Gesamtverteilung der Daten zu berücksichtigen.
Isolation Forest wurde erstmals von Fei Tony Liu, Kai Ming Ting und Zhi-Hua Zhou in ihrer Arbeit „Isolation Forest“ vorgeschlagen. Der Algorithmus basiert auf der Idee, einen bestimmten Datenpunkt im Datensatz durch zufällige Auswahl nachfolgender Punkte in den Daten zu isolieren. Diese zufällige Auswahl isoliert den ursprünglichen Datenpunkt, der dann zur Erstellung eines Entscheidungsbaums verwendet wird. Dieser Baum wird dann verwendet, um Ausreißerpunkte im Datensatz zu identifizieren. In dem Papier heißt es, dass der Algorithmus bestehende Methoden zur Anomalieerkennung, wie z. B. dichtebasierte Methoden oder Nearest-Neighbor-Methoden, hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit übertrifft.
Der Algorithmus baut einen Wald aus Isolationsbäumen auf. Diese Bäume werden durch zufälliges Auswählen und Isolieren von Datenpunkten im Datensatz erstellt. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis jeder Datenpunkt isoliert ist. Der resultierende Baum wird dann verwendet, um Ausreißerpunkte zu identifizieren. Dies geschieht durch den Vergleich der Tiefen zuvor isolierter Punkte in den Bäumen. Tiefere Punkte sind eher Ausreißer und werden daher als solche identifiziert.
Die Nutzung von Isolationswäldern hat seit der ursprünglichen Einführung des Algorithmus exponentiell zugenommen. Es wird mittlerweile in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Betrugserkennung, Einbruchserkennung, Ausreißererkennung und medizinische Diagnose.
Insgesamt handelt es sich bei Isolation Forest um einen maschinellen Lernalgorithmus, der zur Erkennung von Ausreißern in einem Datensatz verwendet wird. Aufgrund seiner Skalierbarkeit, Genauigkeit und Effizienz hat er sich zu einem beliebten Algorithmus entwickelt und wird in einer Vielzahl von Disziplinen eingesetzt.
