[Isolation forest - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Isolation_forest) > Isolation forestは、[[異常検知]]アルゴリズムの一つである。正常な点をモデル化するのではなく、孤立（あるデータ点が他のデータ点からどれだけ離れているか）を利用して異常を検出するものである。2007年、Fei Tony Liuが博士課程研究のオリジナルアイデアの一つとして開発したのが始まりである。この研究の意義は、当時、既存のほとんどの異常検出器を支えていた、すべての正常なインスタンスをプロファイルしてから、正常なインスタンスの分布に適合しないインスタンスとして異常を識別するという主流の考え方からの逸脱にある。Isolation forestは、バイナリツリーを用いて明示的に異常を切り分ける別の手法を導入し、すべての正常なインスタンスをプロファイリングせずに直接的に異常を検出する高速な異常検出器の新しい可能性を示している。このアルゴリズムは、定数が少なく、必要なメモリ量が少ない線形時間複雑性を持ち、大量データでも有効に機能する。 --- [異常検知手法 Isolation Forestの解説、スクラッチでの実装 - Qiita](https://qiita.com/tchih11/items/d76a106e742eb8d92fb4) - 決定木を各データが孤立するまで分割を繰り返し、データが孤立するまでの距離（深さ）から異常値を推定