基于孤立森林的取水数据异常值检测

摘要： 为快速准确地检测出供水企业取水量数据的异常值，提出了基于孤立森林的无监督学习算法，以安徽省水资源取水监测平台提供的A～D四个供水企业取水量数据为例，并通过试验将其与传统箱线图法和有监督学习的k近邻算法进行比较。结果表明，基于孤立森林的无监督学习算法因其独特的树状结构，使其在进行点异常值检测时平均F₁、A_(AUC)值分别达到0.963 0、0.998 0,较k近邻算法分别高约... （共5页）