Isolation Forest

개인 프로젝트를 하던 중, 교통량 예측을 위해 AI부분을 알아보던 중, GPT가 Isolation Forest를 써서 이상치 탐지를 먼저 하자고 하였다.

Isolation Forest라는 생소한 단어를 들으니 머리가 멍해지기만 했다.

그렇다면 Isolation Forest란 뭘까?

Isolation Forest를 한 마디로 정의하자면 이상치를 탐지하는 모델이다.

그렇다면 어떻게 탐지를 할까?

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여기서부턴 비슷한 이름의 랜덤 포레스트와는 무슨 차이가 있는지 정리해봤다.

Isolation Forest vs Random Forest

이름은 비슷하지만 목적과 동작 방식은 완전히 다르다.

항목	Isolation Forest	Random Forest
목적	이상치 탐지	분류 / 예측
학습 방식	비지도 학습	지도 학습
Label(정답)	필요 없음	필요
출력	정상 / 이상 여부	특정 클래스 예측
핵심 원리	데이터를 얼마나 빨리 고립시키는가	여러 트리의 투표
사용 예시	이상 교통량 감지	사고 여부 예측

현재 프로젝트 적용 예시

Isolation Forest (현재 프로젝트)

입력 데이터

hour	totalVolume	dayOfWeek
7	350	1
8	420	1
9	500	1
15	13000	1

모델 판단:

13000은 다른 데이터와 너무 멀리 떨어져 있음
→ 적은 분할만으로 빠르게 고립됨
→ 이상치(Anomaly)