ReForest: 在 Isolation Forest 中结合可解释性与推理

ReForest 是一个结合 Isolation Forest 统计效率与 LLM 推理能力的异常检测框架。 它将 Isolation Forest 的潜在决策路径转化为自然语言解释，利用不确定性感知动态集成来适应性地权衡统计与语义信号。 在四个现实数据集上，该框架平均提升 Recall 21% 和 F1 分数 10%，并增强了高利害决策场景中的模型透明度。