不幸的是，似乎没有hlim参数包含在sklearn.ensemble.IsolationForest. 异常分数的计算仅基于每个点的深度和平均路径长度。调整一点的唯一方法是使用污染计算设置异常分数所需的阈值。

为了达到原始论文中给出的hlim=6用于检测小点集群的粒度，使用大量估计器可能会解决问题（仍然很大程度上取决于您如何将较小集群中的数据采样到大量估计器中）。但是，如果那个小数据集群的数量非常少，我认为这个想法是行不通的，并且从sklearn的当前实现中我们无能为力。希望这可以帮助。