使用Python進(jìn)行異常檢測的解決方案
如圖所示,我們沒有太多異常數(shù)據(jù),所以,如果我們從75%的值開始,會是比較好的結(jié)果,但為了安全起見,我會從平均值開始。所以我們將從平均值和更低的概率范圍開始檢查這個范圍內(nèi)每個概率的f1分?jǐn)?shù)。首先,定義一個函數(shù)來計算真正例、假正例和假反例:def tpfpfn(ep):
tp, fp, fn = 0, 0, 0
for i in range(len(y)):
if p[i] <= ep and y[i][0] == 1:
tp += 1
elif p[i] <= ep and y[i][0] == 0:
fp += 1
elif p[i] > ep and y[i][0] == 1:
fn += 1
return tp, fp, fn
列出低于或等于平均概率的概率。eps = [i for i in p if i <= p.mean()]
檢查一下列表的長度len(eps)
輸出:133
根據(jù)前面討論的公式定義一個計算f1分?jǐn)?shù)的函數(shù):def f1(ep):
tp, fp, fn = tpfpfn(ep)
prec = tp/(tp + fp)
rec = tp/(tp + fn)
f1 = 2*prec*rec/(prec + rec)
return f1
所有函數(shù)都準(zhǔn)備好了!現(xiàn)在計算所有epsilon和我們之前選擇的概率值范圍的f1分?jǐn)?shù)。f = []
for i in eps:
f.a(chǎn)ppend(f1(i))
f
輸出:[0.14285714285714285,
0.14035087719298248,
0.1927710843373494,
0.1568627450980392,
0.208955223880597,
0.41379310344827586,
0.15517241379310345,
0.28571428571428575,
0.19444444444444445,
0.5217391304347826,
0.19718309859154928,
0.19753086419753085,
0.29268292682926833,
0.14545454545454545,
這是f分?jǐn)?shù)表的一部分,它的長度是133。f分?jǐn)?shù)通常在0到1之間,其中f1得分越高越好,所以,我們需要從剛才計算的f分?jǐn)?shù)列表中取f的最高分?jǐn)?shù),F(xiàn)在,使用“argmax”函數(shù)來確定f分?jǐn)?shù)值最大值的索引。np.a(chǎn)rray(f).a(chǎn)rgmax()
輸出:131
現(xiàn)在用這個索引來得到閾值概率。e = eps[131]
e
輸出:6.107184445968581e-05
找出異常實例現(xiàn)在我們有了臨界概率,可以從中找出我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽了。如果概率值小于或等于該閾值,則數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù),否則為正常數(shù)據(jù)。我們將正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)分別表示為0和1,label = []
for i in range(len(df)):
if p[i] <= e:
label.a(chǎn)ppend(1)
else:
label.a(chǎn)ppend(0)
label
輸出:[0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
這是標(biāo)簽列表的一部分。我將在上面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中添加此標(biāo)簽:df['label'] = np.a(chǎn)rray(label)
df.head()
我在標(biāo)簽為1的地方用紅色繪制數(shù)據(jù),在標(biāo)簽為0的地方用黑色繪制,得到以下結(jié)果。
我們可以看到紅色的數(shù)據(jù)明顯是異常值。結(jié)論本文我們一步一步地解釋了開發(fā)異常檢測算法的整個過程,如果你通過閱讀本文無法理解算法的過程,建議你運行每一段代碼來加強(qiáng)理解。
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