基于分布和容量的孤立森林评分
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们对孤立森林方法进行了两项改进，第一项改进是信息论动机的评分函数推广，允许考虑整个分布而不仅仅是树的平均值；第二项改进是替换孤立森林中基于深度的评分方法，采用基于孤立树叶节点相关的超体积的评分方法，并在生成数据和 34 个 “ADBench” 基准数据集上进行了评估，发现在一些数据集上这两种变体都有显著的改进，并且对于这两种变体中的一种，平均来说在所有数据集上都有改进。我们提供了用于重现实验结果的代码。
该文介绍了对孤立森林方法的两项改进，包括评分函数的推广和基于孤立树叶节点相关的超体积的评分方法的替换。作者在生成数据和34个基准数据集上进行了评估，发现这两种变体都有显著的改进。
