{"id":448745,"date":"2025-02-19T03:02:47","date_gmt":"2025-02-19T03:02:47","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=448745"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=448745","title":{"rendered":"\u0412\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Isolation Forest<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/p>\n

\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437\u00a0\u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Isolation Forest<\/strong>.<\/p>\n

\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0443\u0442\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441. \u0412\u044b \u0438\u0434\u0451\u0442\u0435 \u043f\u043e\u00a0\u043d\u0435\u043c\u0443, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0427\u0435\u043c\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0442\u044b\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u00a0\u0440\u0435\u0434\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043e\u043d\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. Isolation Forest \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443\u00a0\u0436\u0435 \u0438\u0434\u0435\u044e, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0443\u00a0\u043d\u0430\u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0430\u00a0\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430\u00a0\u2014 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f (\u043c\u0435\u0442\u0430\u0444\u043e\u0440\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0430).<\/p>\n

\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f<\/h4>\n

\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, SVM \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438<\/strong>, \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>, \u0430\u00a0\u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b. Isolation Forest \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0441\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430: \u043e\u043d \u043d\u0435\u00a0\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong>, \u0430\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b.<\/p>\n

\u041a\u0430\u043a\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e<\/strong>, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043d\u0435\u00a0\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u00a0\u0441\u0432\u043e\u0451\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u00a0\u043b\u0438\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong> \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043f\u043e\u00a0\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043e\u043d\u0430\u00a0\u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u0437\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 (\u0447\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0447\u0435 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u0442\u0435\u043c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u00a0\u043f\u0430\u0440\u0443 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u00a0\u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043e\u043d \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u00a0\u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u044b.<\/p>\n

    \u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u2014 \u043a\u043e\u0434<\/h3>\n

    \u0411\u0435\u0440\u0451\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0432\u044b\u043b\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0437\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n

    import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest  # \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 np.random.seed(42) n_samples = 1000  # \"\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435\" \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 amounts = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=n_samples) durations = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=n_samples) num_items = np.random.normal(loc=3, scale=1, size=n_samples)  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0438 (\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b) anomaly_size = 50 amounts[:anomaly_size] = np.random.normal(loc=300, scale=50, size=anomaly_size) durations[:anomaly_size] = np.random.normal(loc=20, scale=5, size=anomaly_size) num_items[:anomaly_size] = np.random.normal(loc=10, scale=3, size=anomaly_size)  df = pd.DataFrame({'amount': amounts, 'duration': durations, 'num_items': num_items})<\/code><\/pre>\n
    \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0433\u0434\u0435 50\u00a0\u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u044f\u0432\u043d\u043e \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b (\u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c). \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445.<\/p>\n
    # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c Isolation Forest model = IsolationForest(contamination=0.05, random_state=42)  # 5% \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 df['is_anomaly'] = model.fit_predict(df[['amount', 'duration', 'num_items']])  # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c -1 (\u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u044f) \u0438 1 (\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430) \u0432 0\/1 df['is_anomaly'] = df['is_anomaly'].map({1: 0, -1: 1})  # \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(df['amount'], df['duration'], c=df['is_anomaly'], cmap='coolwarm', alpha=0.7) plt.xlabel('Transaction Amount') plt.ylabel('Transaction Duration') plt.title('Isolation Forest Anomaly Detection') plt.colorbar(label=\"Anomaly Score\") plt.show()<\/code><\/pre>\n
    \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\"<\/p>\n
    \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u00a0\u0434\u0432\u0443\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c: \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 <\/strong>amount<\/code> \u0438 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c <\/strong>duration<\/code>.<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u0421\u0438\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438<\/strong>\u00a0\u2014 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 (\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c).<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438<\/strong>\u00a0\u2014 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 (\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f).<\/p>\n<\/li>\n
    3. \n
      \u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0448\u043a\u0430\u043b\u0430<\/strong>\u00a0\u2014 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a \"Anomaly Classification\"<\/code>, \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0443\u044e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e: 0<\/code> (\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430) \u0438 1<\/code> (\u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u044f).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Isolation Forest<\/code> \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b\u0430 50\u00a0\u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439. \u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043e\u043d\u0438 \u0441\u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u00a0\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u043c\u0438 (200\u2013400) \u0438 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0432\u044b\u0448\u0435 15\u00a0\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b.<\/p>\n
      \u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0436\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0438\u0437 Isolation Forest<\/h3>\n
      \u041a\u0430\u043a\u00a0\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, Isolation Forest \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c:<\/p>\n
      \n
      \n\n\n\n\n\n\n\n
      \n
      \u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440<\/p>\n<\/th>\n
      		\n
      \u0427\u0442\u043e\u00a0\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442<\/p>\n<\/th>\n
      		\n
      \u041a\u0430\u043a\u00a0\u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n
      \n
      n_estimators<\/code><\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0432\u00a0\u043b\u0435\u0441\u0443<\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u2192 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u043d\u043e\u00a0\u0434\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
      \n
      max_samples<\/code><\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430<\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u041f\u043e\u00a0\u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 256, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
      \n
      contamination<\/code><\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0434\u043e\u043b\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439<\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u0412\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u00a0\u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
      \n
      max_features<\/code><\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u00a0\u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435<\/p>\n<\/td>\n
      		\n
      \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043b\u043e, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
      \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438:<\/p>\n
      model = IsolationForest(n_estimators=200, max_samples=500, contamination=0.02, max_features=2, random_state=42) model.fit(df) df['is_anomaly'] = model.predict(df) df['is_anomaly'] = df['is_anomaly'].map({1: 0, -1: 1})<\/code><\/pre>\n
      \u041b\u0438\u043c\u0438\u0442\u044b Isolation Forest<\/h3>\n
      \u041d\u0435\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u00a0\u2014 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0431\u0440\u044f\u043d\u0430\u044f \u043f\u0443\u043b\u044f. \u041e\u043d \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439, \u043d\u043e\u00a0\u0432\u043e\u0442 \u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0441\u044f\u0447\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n
      \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b:<\/p>\n
        \n
      1. \n
        \u041f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u00a0\u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>\u00a0\u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u00a0\u0432\u0430\u0441 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439, \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0443\u0431\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u0433\u0430\u0434.<\/p>\n<\/li>\n
      2. \n
        \u041d\u0435\u00a0\u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>\u00a0\u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u00a0\u0432\u0430\u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c LSTM \u0438\u043b\u0438\u00a0Prophet.<\/p>\n<\/li>\n
      3. \n
        \u0427\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a\u00a0\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0443 contamination<\/strong>\u00a0\u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u00a0\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0435\u00a0\u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0438,\u00a0\u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
        \u0415\u0441\u043b\u0438 Isolation Forest \u043d\u0435\u00a0\u0437\u0430\u0448\u0451\u043b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n