Вопрос или проблема
Я прочитал одну научную статью, и в ней говорилось, что они используют порог для обнаружения аномалий. Порог определяется для того, чтобы сделать некоторую пропорцию данных из валидационного набора помеченной как аномалии. Как этот концепт имеет смысл?
Когда ваши алгоритмы создают модель обнаружения аномалий, они создают набор ожидаемых значений, которые представляют нормальные поведенческие значения. Затем вы можете использовать эти модели, чтобы либо выдавать оповещения на основе ожидаемых значений без статического порога, либо наложить это на какой-либо график в виде полосы. В идеале вам нужно значительное отклонение от ожидаемых значений, чтобы сработало сигнал. Здесь пороги рассчитываются как ошибка или отклонение от ожидаемых и реальных значений. Вы можете применить масштабированный порог минимума и максимума к этому, чтобы получить хорошую интерпретацию проблемы. Когда количество ваших данных велико, вы не сможете определить пороги, здесь пороги могут вызывать ложные срабатывания, но результаты в большинстве случаев лучше. Вы можете найти идеальные пороги, построив кривую RC с показателями истинных и ложных положительных результатов.
Способ настройки порога обнаружения аномалий следующий:
- Составьте обучающую выборку, используя большую выборку наблюдений без аномалий.
- Возьмите меньшую выборку наблюдений, содержащую аномалии (вручную помеченные), и используйте ее для создания валидационного и тестового наборов.
- Теперь обучите свою модель обнаружения аномалий, настраивая порог с использованием валидационного набора и дополнительно используя тестовый набор для оценки вашей модели.
Ответ или решение
Чтобы установить порог для обнаружения аномалий, важно понять, как именно работает данный алгоритм и какие параметры необходимо учесть. Обнаружение аномалий заключается в выделении данных, которые значительно отличаются от общей структуры или паттернов. Порог, в данном контексте, становится ключевым элементом, определяющим, какие данные считаются аномальными. Рассмотрим основные аспекты установки порога для этой задачи.
1. Определение обычного поведения
Первым шагом в установке порога является создание модели, которая описывает обычное (нормальное) поведение данных. Для этого требуется обучающая выборка, состоящая из значительного объема данных, в которых нет аномалий. Эта выборка позволит алгоритму выявить закономерности и создать набор ожидаемых значений.
2. Работа с выборками
После обучения модели необходимо подготовить выборки для проверки. Как правило, требуется:
- Создать обучающую выборку без аномалий.
- Сообщите о наличии аномалий, взяв меньшую выборку с уже размеченными данными, содержащими как нормальные значения, так и аномалии. Это позволит создать валидационную и тестовую выборку.
3. Настройка порога
Одним из методов настройки порога является использование валидационной выборки. Ключевыми моментами здесь являются:
-
Валидация: Использование валидационной выборки для подстройки порога. Вы можете начать с низкого порога и постепенно повышать его, контролируя, как это влияет на уровень ложных срабатываний (False Positives, FP) и пропущенных аномалий (False Negatives, FN).
-
ROC-кривая: Построение кривой ROC (Receiver Operating Characteristic) поможет вам визуально оценить компромиссы между уровнем истинных положительных (True Positives, TP) и ложных положительных срабатываний. Оптимальная точка на кривой, как правило, демонстрирует лучший баланс между предотвращением ложных срабатываний и выявлением аномалий.
-
Изменение пропорции аномалий: Как вы отметили, соответствие некоторой пропорции данных в валидационной выборке с аномалиями – это хорошая практика. Например, если вы решили, что 5% данных должны составлять аномалии, вы можете установить порог таким образом, чтобы именно такое количество точек данных отбрасывалось как аномалии.
4. Отладка и мониторинг
Следующим шагом является тестирование модели в реальных условиях. Вам нужно будет наблюдать за результатами и вносить корректировки в порог, если это необходимо. Постоянный мониторинг и анализ данных помогут вам выявлять новые паттерны поведения и корректировать модель под актуальные реалии.
Заключение
Установка порога для обнаружения аномалий — это не однократная задача, а процесс, который требует постоянной оценки и корректировки. Это необходимый шаг для уменьшения вероятности ложных срабатываний и повышения точности модели. Использование визуализаций, таких как ROC-кривые, а также внимание к пропорциям аномалий в валидационной выборке, значительно повысит качество вашей модели.