- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Оптимальные практики нормализации и стандартизации несбалансированных данных для обнаружения аномалий и бинарной классификации
- 1. Понимание проблемы несбалансированных данных
- 2. Выбор метода нормализации в присутствии выбросов
- 3. Преобразование категориальных фич в числовые
- 4. Учет особенностей синтетических данных
- 5. Постбалансировка данных
- 6. Создание и оценка модели
- Заключение
Вопрос или проблема
Я исследую обнаружение аномалий/выбросов/мошенничества и ищу лучшие практики предобработки синтетических данных для несбалансированных данных. Я проверил все методологии нормализации/стандартизации, которые не чувствительны к наличию выбросов и подходят для этого случая. На основе исследования scikit-learn 0.24.2 о Сравнении влияния разных масштабаторов на данные с выбросами, было указано здесь:
Если в наборе присутствуют выбросы, робастные масштабаторы или трансформеры более подходящие.
Я использую набор данных CTU-13, обзор его распределений можно посмотреть в наборе данных здесь.
Что касается синтетической природы набора данных, мне нужно использовать кодирование категориальных признаков для некоторых характеристик/столбцов, чтобы преобразовать их в числовые значения для моей модели обучения на основе представлений (например, используя изображения данных в качестве входных данных для алгоритмов обучения, таких как CNN. Пожалуйста, посмотрите ссылку: Рисунок 6 в этой статье).
Мой вопрос: Какой метод нормализации я могу использовать, чтобы он подходил для моего исследовательского случая, обнаружения аномалий/выбросов/мошенничества для несбалансированных данных на этапе предобработки, чтобы получить надежную модель обнаружения выбросов или бинарный классификатор?
Любая помощь/обновление о современном состоянии в этой концепции будет оценена!
Хотя это немного рискованно, если вы ищете мошенничество, возможно, стоит проверить значения с奇怪ми цифровыми паттернами, такими как 999999000000.00, основываясь на идеях закона Бенфорда. Возможно, это может быть баллом, который можно добавить к вашим факторам.
Ответ или решение
Оптимальные практики нормализации и стандартизации несбалансированных данных для обнаружения аномалий и бинарной классификации
При работе с задачами обнаружения аномалий или мошенничества, особенно с синтетическими данными, такими как набор данных CTU-13, важно учитывать, что данные часто бывают несбалансированными и могут содержать выбросы. Эти факторы требуют осторожного выбора методов предобработки данных. В данной статье мы рассмотрим лучшие практики нормализации и стандартизации данных в контексте вашей исследовательской работы, основываясь на современных методах и рекомендациях.
1. Понимание проблемы несбалансированных данных
Несбалансированные данные характеризуются тем, что один из классов (например, "обычные" примеры) значительно преобладает над другим (например, "аномальные" примеры). Это может привести к тому, что алгоритмы машинного обучения будут слабо реагировать на меньший класс. Для достижения эффективной классификации необходимо не только правильно нормализовать или стандартизировать данные, но и применить соответствующие методы балансировки.
2. Выбор метода нормализации в присутствии выбросов
Как указывает исследование scikit-learn, наличие выбросов может негативно сказаться на традиционных методах нормализации, таких как Min-Max Scaling или Z-score нормализация. Вместо этого рекомендуется использовать робастные скейлеры (Robust Scaler):
- Robust Scaler: Этот метод нормализует данные, используя медиану и интерквартильный размах (IQR), что позволяет более устойчиво справляться с выбросами. Вы можете использовать
sklearn.preprocessing.RobustScaler, который поможет сохранить значимую информацию о меньшинственном классе.
3. Преобразование категориальных фич в числовые
Так как в вашем наборе данных присутствуют категориальные признаки, важно выполнить их кодирование перед тем, как применять любой метод нормализации. Рекомендуемые подходы:
- One-Hot Encoding: Простое и широко используемое преобразование, при котором каждая категория представляется отдельным бинарным признаком.
- Label Encoding: Подходит для категориальных переменных, где порядок имеет значение. Однако будьте осторожны, так как это может ввести в заблуждение при использовании некоторых алгоритмов.
4. Учет особенностей синтетических данных
Синтетические наборы данных, как ваш CTU-13, могут иметь специфические паттерны или аномалии, которые важно учитывать. Ваша идея использовать закон Бенфорта для выявления аномальных цифр является перспективной. Создание дополнительного признака для выявления таких паттернов может существенно повысить качество модели.
5. Постбалансировка данных
Для борьбы с несбалансированностью данных можно прибегнуть к методам, таким как:
- Oversampling: Увеличение количества примеров миноритарного класса с помощью техник, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
- Undersampling: Снижение общего числа примеров мажоритарного класса, чтобы сбалансировать выборку.
- Cost-sensitive learning: Изменение функции потерь для учета различной важности классов.
6. Создание и оценка модели
По завершении этапов предобработки данных, переходите к созданию и обучению вашей модели. Рекомендуем рассмотреть такие алгоритмы, как:
- Isolation Forest: Отлично подходит для обнаружения аномалий в несбалансированных данных.
- Random Forest и его ансамбли: Эффективны в условиях несбалансированности и могут учитывать различные типы признаков.
- Глубокие нейронные сети: Например, конволюционные нейронные сети (CNN) могут быть эффективно использованы, если ваши данные представляют собой изображения.
Заключение
Предобработка данных для обнаружения аномалий и мошенничества требует внимательного подхода, особенно в условиях несбалансированности и наличия выбросов. Используйте робастные методы нормализации, эффективно кодируйте категориальные переменные и применяйте техники балансировки, чтобы обеспечить высокое качество модели. Ваши инновационные идеи, такие как использование закона Бенфорта, могут дополнительно усилить результаты исследования.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете значительно повысить качество предсказаний и улучшить выявление аномалий в вашем исследовательском проекте.