AI工程日志：异常检测之孤立森林与LOF算法

摘要

在金融交易异常检测中，及时准确地识别异常交易对于防范欺诈和降低风险至关重要。本文将深入探讨孤立森林和LOF算法在异常检测中的应用，并通过金融交易异常检测的实战案例，展示如何利用这两种算法实现高效的异常检测，为读者呈现其在金融风控领域的应用技巧和性能优化方法。

理论解读

孤立森林理论体系

算法核心思想

孤立森林基于异常值的两个关键特性：

1. 稀少性：异常点占比极少
2. 可区分性：异常点在特征空间上与正常点显著不同

路径长度数学表达

数据点x的异常得分：
$$[s(x,n)=2^{-\frac{E(h(x))}{c(n)}}$$