アイソレーションツリーでの学習と予測
アイソレーションツリーを扱ううえで重要な関数は、学習用の iForest() と、アイソレーションスコアを算出する predict() です。この演習では、この2つの関数を使って、wine データセット内の孤立した点を調べます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ異常検知入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Build an isolation tree
wine_tree <- iForest(___)