R语言isotree包isolation.forest函数中contamination参数解析

首先要明确：你贴出的isolation.forest函数参数列表里没有contamination参数——这是isotree实现的孤立森林和其他常见孤立森林工具（比如Python的sklearn）的一个差异点。

常规孤立森林中contamination的定义与作用 #

• 定义：取值范围在0到0.5之间的数值，用于预估当前数据集中异常样本的占比。
• 作用：作为自动判定异常值的依据——模型会根据这个比例，从所有样本的异常得分里计算出一个阈值，得分超过该阈值的样本会被标记为异常。

isotree包的替代处理方式 #

由于isolation.forest本身不支持contamination参数，若你需要基于异常比例筛选异常值，可在模型训练完成后手动操作：

1. 调用predict函数并设置type="score"，获取所有样本的异常得分
2. 根据你预估的异常比例（即类似contamination的数值），用quantile函数计算得分对应的分位数作为阈值
3. 依据阈值标记异常样本

或者也可以在调用predict时，直接通过threshold参数传入计算好的阈值，直接输出异常标记结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julien