RNTI

MODULAD
Vers un partitionnement des données à partir d'une forêt d'isolation
In EGC 2023, vol. RNTI-E-39, pp.163-174
Résumé
Cet article effectue un pas vers une extraction d'explications contrastives entre anomalies et structure intrinsèque des points réguliers. Il propose une variante de l'algorithme des forêts d'isolation ayant pour objectif principal la préservation de la structure des données régulières en vue de sa reconstitution plus aisée. Les expérimentations menées sur des jeux de données synthétiques montrent que cette variante des forêts d'isolation détériore moins la structure des données régulières que la méthode classique. Par conséquent, la première citée peut servir de base pour une approche unifiée de détection et d'explication d'anomalies.