Quer saber como aplicar o Isolation Forest para detecção de fraudes?

Aprenda a intuição por trás do algoritmo por meio de uma aplicação para detecção de fraudes em cartões!
Detecção de Fraude
Machine Learning
Autor

Marcus O. Silva

Data de Publicação

5 de março de 2023

🔥 Quer saber como aplicar o Isolation Forest para detecção de fraudes?

Ao final desse post em formato de slide você terá passado pelos seguintes pontos:

  1. Aprenda a intuição por trás do algoritmo isolation forest 🌲!
  2. Descubra como o isolation forest pode ser aplicado para detectar fraudes em cartões
  3. Treinando o isolation forest
  4. Um sistema antifraude usando o isolation forest
  5. Veja as vatagens e desvatagens do isolation forest

Você já ouviu falar do algoritmo isolation forest? Ele é uma técnica de detecção de anomalias robusta. O isolation forest se baseia na ideia de que as anomalias são mais facilmente isoladas do que as observações normais em um conjunto de dados. E o melhor de tudo, é muito fácil de entender como ele funciona!

O isolation forest funciona selecionando aleatoriamente uma feature e um valor de divisão para cada árvore de decisão e dividindo recursivamente os dados em subconjuntos menores com base na feature e no valor da divisão. Esse processo continua até que cada data point seja isolado em seu próprio nó folha.

A profundidade da árvore necessária para isolar um ponto é uma medida da anormalidade do ponto. O algoritmo da floresta de isolamento atribui uma pontuação de anomalia a cada ponto de dados com base na profundidade média das árvores necessárias para isolar o ponto.

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