Существует несколько методов для выявления множественных аномалий (выбросов) в данных. Один из эффективных методов — алгоритм одного классификатора, например, Isolation Forest. Isolation Forest — это один из методов обучения без учителя, который был разработан для обнаружения выбросов в данных. Основная идея этого алгоритма заключается в том, чтобы разделить выборку на множество деревьев решений. Каждое дерево строится путем случайного выбора признака и случайного значения этого признака. Затем данные разделяются на две группы: одна группа содержит значения, которые меньше выбранного случайным образом значения признака, а другая группа содержит значения, которые больше этого значения. Процесс разделения продолжается до тех пор, пока все объекты в выборке не будут аномальными или до тех пор, пока не будет достигнут максимально допустимый уровень глубины дерева. Затем для каждого объекта вычисляется средняя глубина его размещения в деревьях. Чем меньше средняя глубина, тем больше объект считается аномалией. Isolation Forest имеет несколько преимуществ. Во-первых, он может обрабатывать данные с большим количеством признаков и большим объемом выборки. Во-вторых, он не требует заранее определить пороговое значение, что позволяет выявлять выбросы без необходимости знать заранее, какой процент данных считать аномалиями. В-третьих, Isolation Forest хорошо работает с выборками, содержащими множество аномалий, поскольку он разделяет данные на деревья по случайным признакам и значениям, что позволяет найти аномалии во множественных аспектах данных. Однако, у Isolation Forest есть некоторые ограничения. Во-первых, он может быть неэффективен в некоторых случаях, когда аномалии скрыты в данных, либо при наличии множества аномалий схожих или низких аномальных значений. В таких случаях, аномалии могут быть смешаны с нормальными объектами данных. В-вторых, Isolation Forest может быть недостаточно точным в определении аномалий в областях данных с высокой плотностью данных, где аномальные значения могут быть близкими к нормальным значениям. Если рассматривать другие методы для выявления множественных аномалий, несколько вариантов выделяются. Например, метод LOF (Local Outlier Factor) основан на понятии плотности данных и вычисляет степень отличия каждого объекта от его ближайших соседей. Другой метод, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), также основан на понятии плотности данных и позволяет выделить группы объектов и обнаружить выбросы, которые не принадлежат ни одной группе. Сравнивая методы по точности выявления множественных аномалий, Isolation Forest часто показывает хорошие результаты. Он хорошо справляется с выявлением аномалий в различных аспектах данных и может работать с большими объемами данных. Кроме того, Isolation Forest не требует знания заранее определенных пороговых значений. Однако, по скорости вычислений Isolation Forest может быть не самым быстрым методом. В процессе построения деревьев Isolation Forest требуется выполнить несколько итераций, чтобы достичь заданной глубины деревьев, а затем вычислить среднюю глубину каждого объекта в деревьях. Поэтому, при больших объемах данных и большом количестве деревьев алгоритм может работать медленно. Если скорость вычислений является важным фактором, то возможно стоит рассмотреть другие методы, такие как LOF или DBSCAN, которые могут быть более быстрыми в вычислениях. Однако, стоит учитывать, что скорость может варьироваться в зависимости от архитектуры алгоритма и конкретной реализации, поэтому перед выбором метода стоит провести сравнительное тестирование на своих данных и оценить как точность, так и скорость работы.