離群檢測(cè) 與 新奇檢測(cè)

很多應(yīng)用場(chǎng)景都需要能夠確定樣本是否屬于與現(xiàn)有的分布，或者應(yīng)該被視為不同的分布。

• 離群檢測(cè)（Outlier detection）：訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含離群值，這些離群值被定義為與其他觀(guān)察值相差甚遠(yuǎn)的觀(guān)察值。
• 新奇檢測(cè) (Novelty detection)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒(méi)有離群點(diǎn)，需要觀(guān)察新的樣本是否包含離群點(diǎn)。

離群檢測(cè)和新穎性檢測(cè)都用于異常檢測(cè)，其中人們對(duì)檢測(cè)異?；虿粚こ５挠^(guān)察感興趣。離群檢測(cè)也稱(chēng)為無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)，新奇檢測(cè)稱(chēng)為半監(jiān)督異常檢測(cè)。

在離群檢測(cè)中離群值不能形成密集的集群，因?yàn)榭梢约僭O(shè)離群值位于低密度區(qū)域。相反在新穎性檢測(cè)中，新穎性處于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的低密度區(qū)域。

Sklearn 中支持的方法

如下圖為scikit-learn 中異常值檢測(cè)算法的比較，IsolationForest和LocalOutlierFactor在此處考慮的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)相當(dāng)不錯(cuò)。而OneClassSVM對(duì)離群值很敏感，因此在離群值檢測(cè)方面表現(xiàn)不佳。

但OneClassSVM仍可用于異常值檢測(cè)，但需要微調(diào)其超參數(shù)nu以處理異常值并防止過(guò)度擬合。SGDOneClassSVM提供了復(fù)雜度更低的實(shí)現(xiàn)。而EllipticEnvelope假設(shè)數(shù)據(jù)是高斯分布的并學(xué)習(xí)一個(gè)橢圓。

• ensemble.IsolationForest
• neighbors.LocalOutlierFactor
• svm.OneClassSVM
• linear_model.SGDOneClassSVM
• covariance.EllipticEnvelope

孤立森林 IsolationForest

孤立森林（Isolation Forest）是一種異常值檢測(cè)算法。它通過(guò)建立多棵決策樹(shù)，并在每棵樹(shù)中隨機(jī)選取一個(gè)特征將數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)子集來(lái)實(shí)現(xiàn)異常值檢測(cè)。與其他決策樹(shù)算法不同的是，孤立森林算法并不是用來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的值的，而是用來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是否是異常值。

為了計(jì)算出每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是否是異常值，孤立森林算法對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算出一個(gè)分?jǐn)?shù)，稱(chēng)為異常分?jǐn)?shù)。數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)越低，說(shuō)明它越可能是一個(gè)異常值。通常情況下，我們可以設(shè)定一個(gè)閾值，如果數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)低于這個(gè)閾值，就認(rèn)為這是一個(gè)異常值。

關(guān)鍵參數(shù)：

• n_estimators：學(xué)習(xí)器個(gè)數(shù)
• max_samples：采樣最大樣本個(gè)數(shù)
• max_features：采樣最大特征個(gè)數(shù)

from sklearn.ensemble import IsolationForest  
X = [[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]  
clf = IsolationForest(random_state=0).fit(X)  
  
# 預(yù)測(cè)特定樣本是否為異常值  
# 對(duì)于每個(gè)觀(guān)察值，返回 (+1 或 -1) 分別代表正常樣本和異常值  
clf.predict([[0.1], [0], [90]])  

Local Outlier Factor

Local Outlier Factor (LOF) 是一種用于檢測(cè)數(shù)據(jù)集中異?；虍惓?shù)據(jù)點(diǎn)的算法。LOF 背后的基本思想是測(cè)量給定數(shù)據(jù)點(diǎn)與其相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部偏差。如果一個(gè)點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)有顯著差異，則將其視為異常值。一個(gè)點(diǎn)被視為離群值的程度通過(guò)稱(chēng)為局部離群值因子的度量來(lái)量化。

首先確定該點(diǎn)鄰居的密度，密度計(jì)算方法是將給定距離內(nèi)的鄰居數(shù)除以具有該距離的球體的體積。較高鄰居密度的點(diǎn)被認(rèn)為比具有較低鄰居密度的點(diǎn)更不離群。然后將一個(gè)點(diǎn)的 LOF 計(jì)算為該點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)的密度之比。具有高 LOF 值的點(diǎn)被認(rèn)為是異常值。

關(guān)鍵參數(shù)：

• n_neighbors：最近鄰樣本個(gè)數(shù)
• metric：距離計(jì)算方法

import numpy as np  
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor  
X = [[-1.1], [0.2], [101.1], [0.3]]  
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=2)  
  
# 異常/離群值返回 -1，離群值返回 +1  
clf.fit_predict(X)  

OneClassSVM

OneClassSVM是一種用于檢測(cè)異常點(diǎn)的算法，是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。決策邊界將數(shù)據(jù)點(diǎn)分為兩類(lèi)：內(nèi)點(diǎn)和外點(diǎn)。非離群點(diǎn)是與訓(xùn)練集中的大多數(shù)點(diǎn)相似的點(diǎn)，而離群點(diǎn)是與訓(xùn)練集中的大多數(shù)點(diǎn)顯著不同的點(diǎn)。

為了學(xué)習(xí)決策邊界，OneClassSVM最大化邊界和內(nèi)點(diǎn)之間的距離，最終找到合適的超平面。這個(gè)超平面可以最大化內(nèi)點(diǎn)和決策邊界之間的邊距。一旦學(xué)習(xí)了決策邊界，就可以使用它來(lái)將新點(diǎn)分類(lèi)為內(nèi)點(diǎn)或異常點(diǎn)。

關(guān)鍵參數(shù)：

• kernel：SVM內(nèi)核類(lèi)型
• nu：訓(xùn)練誤差分?jǐn)?shù)的上限

from sklearn.svm import OneClassSVM  
X = [[0], [0.44], [0.45], [0.46], [1]]  
clf = OneClassSVM(gamma='auto').fit(X)  
  
# 異常/離群值返回 -1，離群值返回 +1  
clf.predict(X)  

在實(shí)際使用中OneClassSVM速度較慢，因此可以考慮使用隨機(jī)梯度下降求解線(xiàn)性的SVM來(lái)代替，也就是SGDOneClassSVM。

Elliptic Envelope

橢圓包絡(luò)（Elliptic Envelope）是一種檢測(cè)數(shù)據(jù)集中異常或異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的方法。它是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過(guò)將橢圓擬合到訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)工作，但假設(shè)大多數(shù)點(diǎn)遵循高斯分布。

為了擬合橢圓，橢圓包絡(luò)估計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值和協(xié)方差，并使用這些估計(jì)值來(lái)確定橢圓的形狀和方向。一旦學(xué)習(xí)了橢圓，它就可以用來(lái)將新點(diǎn)分類(lèi)為內(nèi)點(diǎn)或異常點(diǎn)。

import numpy as np  
from sklearn.covariance import EllipticEnvelope  
true_cov = np.array([[.8, .3],  
                     [.3, .4]])  
X = np.random.RandomState(0).multivariate_normal(mean=[0, 0],  
                                                 cov=true_cov,  
                                                 size=500)  
cov = EllipticEnvelope(random_state=0).fit(X)  
# predict returns 1 for an inlier and -1 for an outlier  
cov.predict([[0, 0],  
             [3, 3]])  

到此這篇關(guān)于Python+Sklearn實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Sklearn異常檢測(cè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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