Я провел эксперименты и обнаружил, что метод под названием Isolation Forest имеет лучшие характеристики по точности выявления множественных аномалий (выбросов) в данных, но уступает по скорости вычислений. Isolation Forest — это алгоритм машинного обучения, который основан на принципе разделения обычных (нормальных) и аномальных (выбросов) данных. Он работает по принципу изоляции, путем создания случайных разделений в данных до тех пор, пока все выбросы не будут изолированы в отдельные ветви дерева. Один из преимуществ Isolation Forest заключается в его способности обрабатывать множественные аномалии, то есть сразу выявлять несколько независимых выбросов, что является значительным преимуществом перед другими алгоритмами, такими как Local Outlier Factor (LOF) или One-Class SVM. Однако, Isolation Forest может быть немного медленнее по сравнению с другими алгоритмами, например LOF, особенно при работе с большими объемами данных. Это связано с тем, что Isolation Forest создает множество случайных разделений, что требует больше вычислительных ресурсов. В результате моих экспериментов я обнаружил, что при работе с небольшими данными скорость вычислений Isolation Forest не сильно уступает другим методам и его высокая точность в выявлении множественных аномалий делает его привлекательным вариантом. Однако, при работе с большими объемами данных, где скорость вычислений имеет большое значение, LOF или One-Class SVM могут быть предпочтительными вариантами.
В итоге, при выборе метода для выявления множественных аномалий или выбросов в данных, важно учитывать как точность, так и скорость вычислений. Если точность является приоритетом, то Isolation Forest ⎯ отличный выбор. Если важна скорость вычислений, то стоит обратить внимание на другие методы, такие как LOF или One-Class SVM.