Isolation Forest: почему max_samples=1.0 работает лучше стандартных значений

Автор делится результатами настройки Isolation Forest на датасете CICIDS2017 для обнаружения аномалий. При обучении только на bénigne-трафике использование max_samples=1.0 (все данные) дало лучший результат (~94% recall, ~7.6% FPR) по сравнению с меньшими значениями (200k), что противоречит общепринятой практике использования малых выборок. Обсуждается влияние высокой размерности и кластеризации аномалий на выбор параметров.