[机器学习][异常检测算法]

灰太狼 2022-02-13 00:51 273阅读 0赞

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# 0.引言 #

异常检测应用在工业检测、账户行为监测等领域。  
问题特点：

*  样本比例高度不均衡，异常点总是极少数的；
 *  **异常**样本子集一般不具备共性的特征，异常的方式各不相同，难以作为一个类别分类
 *  高维数据中，并非所有的样本都会用到，需要特征选择；
 *  由于样本高度不平衡，因此测试的指标往往用F1；

异常检测问题，往往更多使用无监督的算法建模，再结合标定的验证集用于切阈值。

异常检测的两类常用方法：

*  **基于概率分布的方法**  
    吴恩达机器学习课程，手动code
 *  **Isolation Forest**  
    周志华及其学生研究提出，已经有了sklearn实现。

本文案例代码：[https://github.com/Frank2015a/machine\_learning\_practice/blob/master/04\_AnomalyDetection/Anornal.ipynb][https_github.com_Frank2015a_machine_learning_practice_blob_master_04_AnomalyDetection_Anornal.ipynb]

# 1.示例数据 #

数据集：电脑开机参数，包含两个特征

*  等待时间
 *  CPU吞吐量

训练集和验证集的图示如：

![image\_1d5ijm9vc12eoq9s31217sf1spl9.png-28.6kB][image_1d5ijm9vc12eoq9s31217sf1spl9.png-28.6kB]

# 2. 概率分布异常检测 #

## 算法概述 ##

算法教程参见吴恩达-机器学习-异常检测。

基本的假定是：数据中的每个特征数值都符合正态分布，如果数据点在整体分布上的概率密度值极小，即极小概率出现，认为是异常值。

![image\_1d5ik2kol1oaj14f21e8o11n0ppcm.png-207.2kB][image_1d5ik2kol1oaj14f21e8o11n0ppcm.png-207.2kB]

概率分布方法对数据的要求：

*  特征为数值型变量，factor型变量难以用概率描述
 *  特征数值符合正态分布

## 数据检验 ##

正态性检验方法：stats.shapiro

*  原假设：数据符合正态分布
 *  接受假设的条件：
    
     *  统计量W接近1
     *  显著性水平（p-value）大于0.05
    
    从训练集假设检验的结果并不完全满足正态分布。

from scipy import stats # 用于数据的正态性检验
    print('norm test of X[:,0]: ', stats.shapiro(X[:,0]))
    print('norm test of X[:,1]: ', stats.shapiro(X[:,1]))
    # output 
    norm test of X[:,0]:  (0.818209171295166, 2.788045548629635e-18)
    norm test of X[:,1]:  (0.7949155569076538, 2.2437695460625395e-19)

## 算法应用 ##

训练数据无label，在labeled验证集上，应用算法：

p_val = multivariate_gaussian(X_val, mu, sigma2) #根据训练集的mu sigma2 得到验证集样本的概率
    epsilon_0, f1_0 = select_threshold(y_val, p_val)     # 搜索选择合适的概率阈值
    print('Best epsilon found using cross-validation: {:0.4e}'.format(epsilon_0))
    print('Best F1 on Cross Validation Set: {:0.6f}'.format(f1_0))
    # output
    Best epsilon found using cross-validation: 8.9909e-05
    Best F1 on Cross Validation Set: 0.875000

![image\_1d5ikbpg42fe11o7e1b2d01shj13.png-17.7kB][image_1d5ikbpg42fe11o7e1b2d01shj13.png-17.7kB]

数据集中的9个异常点，检测出了7个，另外2个未检出的点实际在数据集的中心位置，并不是典型的异常点。需要注意的是，仅当数据为2维时，才能方便的应用可视化方法。

# 3. Isolation Forrest #

## 算法概述 ##

周志华及其学生在2010年提出。

方法：对样本的所有特征2分叉，随机采样构建N棵Tree  
假设：异常点非常稀有，一般很快会分配到叶子节点，**路径短**  
结果：对样本在Tree中分配路径长度归一化，给出异常指数

以路径长度作为异常的度量，在sklearn中已经有成熟实现，模型简单，速度快，参数少。  
输入数据的**特征选择**比较重要，少量关键的特征效果好。

## 算法应用 ##

由于算法已经在sklearn中实现，可以直接加载使用.IsolationForest 支持并行计算，在数据集较大的时候很有优势。

from sklearn.ensemble import IsolationForest
    # 需要调的参数主要是 树的棵树
    isf = IsolationForest(n_estimators=10,
                          n_jobs=-1,          # 使用全部cpu
                          verbose=2,
                         )
    isf.fit(X) # 直接用无标签数据训练              
    # 通过decision_function获取异常系数值，可以理解为异常概率,选择一个最好的阈值
    y_val_prob = isf.decision_function(X_val)
    epsilon_1, f1_1 = select_threshold(y_val, y_val_prob)
    
    print('Best epsilon found using cross-validation: {:0.4e}'.format(epsilon_1))
    print('Best F1 on Cross Validation Set: {:0.6f}'.format(f1_1))
    
    # output
    Best epsilon found using cross-validation: -6.2384e-02
    Best F1 on Cross Validation Set: 0.823529

![image\_1d5ikllotf4h1n4s1igu14021qn41g.png-17.5kB][image_1d5ikllotf4h1n4s1igu14021qn41g.png-17.5kB]

由于数据集比较简单，IsolationForest检测性能与概率分布法是一致的。  
由于IsolationForest对数据的格式（连续、离散）以及概率分布没有要求，可以预见这种算法的应用范围可能更广。

[https_github.com_Frank2015a_machine_learning_practice_blob_master_04_AnomalyDetection_Anornal.ipynb]: https://github.com/Frank2015a/machine_learning_practice/blob/master/04_AnomalyDetection/Anornal.ipynb
[image_1d5ijm9vc12eoq9s31217sf1spl9.png-28.6kB]: /images/20220213/64e8ff8c3c734eca9df27c3568715584.png
[image_1d5ik2kol1oaj14f21e8o11n0ppcm.png-207.2kB]: /images/20220213/e8fc2ad5b1f940898cebe4312203b8c9.png
[image_1d5ikbpg42fe11o7e1b2d01shj13.png-17.7kB]: /images/20220213/7ee46d9a560243f38f3d28fb91d77d64.png
[image_1d5ikllotf4h1n4s1igu14021qn41g.png-17.5kB]: /images/20220213/e9d379b111054f10896c907f3397d296.png