孤立森林（Isolation Forest）算法是一種無監督學習算法，主要用於異常值檢測。該算法的核心思想是：異常值由於數量較少且與正常數據差異較大，因此在被隔離時需要較少的步驟。孤立森林通過構建多顆孤立樹來形成一個孤立森林，每顆孤立樹都是通過對數據樣本進行隨機特徵選擇和隨機閾值劃分來生成的。在孤立樹中，數據點被遞歸地分割，直到滿足某個停止條件（如樹的高度達到一定值或葉子節點中只有一個點）。這個過程會使得那些密度較高的正常點需要更多的分割步驟才能被孤立，而異常點則相對容易在較少的分割步驟中被孤立出來。
孤立森林算法的步驟主要包括：
從訓練數據中隨機選擇樣本容量為n的子樣本，作為孤立樹的訓練數據。
隨機選擇一個特徵和該特徵的最大值與最小值之間的一個閾值，進行數據的二分裂。
遞歸地重複上述步驟，直到樹達到一定的高度或每個葉子節點中只有一個點。
重複上述步驟，構建多顆孤立樹，形成孤立森林。
對於新的數據點，計算其在每顆孤立樹中的路徑長度，路徑長度越短，表示該點越可能是異常值。
孤立森林算法的優點包括處理大數據的能力強、速度快，並且能夠處理連續值屬性。然而，它對於非常高維的數據處理能力較弱，因為每次只選擇一個特徵進行分割，容易受到噪聲的影響。此外，孤立森林對於異常值的檢測效果依賴於兩個前提條件：異常值占總樣本量的比例很小，以及異常值與正常值在特徵值上存在較大差異。