обнаружение аномалии в конкретной характеристике относительно других (без обучения?)

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Описание задачи
Выбор алгоритма
Вариант практической реализации
Заключение

Вопрос или проблема

У меня есть большой набор данных с переменной y, которая отчасти зависит от переменных x1 и x2. Все переменные шумные, и y также зависит от других параметров, не зафиксированных в наборе данных. Я хотел бы обнаружить, когда y принимает аномальное значение, учитывая x1 и x2. Я реализую свой анализ в Python, в основном используя sklearn. Есть ли простой способ использовать алгоритмы несупервизорного обнаружения аномалий (например, isolation forest) для этого, или есть другой относительно простой очевидный подход?

Есть аналогичный предыдущий вопрос здесь: Как определить аномальность конкретной переменной, учитывая все остальные переменные в данных?, но без четкого ответа, и я не уверен, что автор спрашивал именно о такой же ситуации.

Спасибо заранее!

Мультимодальное обнаружение выбросов может быть выполнено благодаря нескольким алгоритмам:

Isolation Forest (как упоминалось в ссылке, которую вы поделились), DBSCAN, Z-Score и PCA.

Самым универсальным является PCA, поскольку вы можете обнаруживать и понимать корреляции между переменными.

Тем не менее, UMAP, будучи нелинейным, может обнаруживать выбросы более точно.

Я рекомендую начать с PCA, чтобы понять зависимости переменных, а затем использовать UMAP для достижения лучших результатов.

Ответ или решение

Вопрос, который вы задаете, относится к важной задаче в области анализа данных, а именно – обнаружению аномалий при помощи подходов без учителя, учитывая взаимосвязи между переменными. Давайте рассмотрим этот процесс более подробно.

Описание задачи

У вас есть большой набор данных, где переменная ( y ) зависит от переменных ( x_1 ) и ( x_2 ) и подвержена шуму, а также может зависеть от других факторов, не представленных в вашем наборе данных. Вашей целью является выявление ненормальных значений переменной ( y ) в зависимости от значений переменных ( x_1 ) и ( x_2 ). Это касается значений, которые аномально отличаются от ожидаемых на основе известных зависимостей.

Выбор алгоритма

Для решения данной задачи вы можете использовать несколько методов обнаружения аномалий. Рассмотрим некоторые из наиболее подходящих подходов:

Isolation Forest:
Этот алгоритм отлично подходит для вашей задачи, поскольку он может обнаруживать аномалии в многомерных данных. Основной концепцией Isolation Forest является обнаружение «изолируемости» аномальных точек в пространстве. Вы можете использовать sklearn для его реализации:
```
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# Предположим, что X - это ваш набор данных с переменными x1 и x2
isolation_forest = IsolationForest(contamination='auto', random_state=42)
y_pred = isolation_forest.fit_predict(X)
anomalous_points = X[y_pred == -1]
```
Метод кластеризации (например, DBSCAN):
Этот подход может использоваться для выделения участков в данных, которые являются «нормальными», и последующего отслеживания выбросов, которые не попадают в эти кластеры.
```
from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
labels = dbscan.labels_
anomalous_points = X[labels == -1]
```
PCA (Principal Component Analysis):
Этот метод позволяет вам визуализировать данные в более низкой размерности и потенциально выявить аномалии.
```
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
plt.show()
```
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection):
UMAP может улучшить качество обнаружения аномалий благодаря своей способности сохранять локальную структуру данных и выявлять более сложные паттерны.
```
import umap

umap_model = umap.UMAP()
X_umap = umap_model.fit_transform(X)
plt.scatter(X_umap[:, 0], X_umap[:, 1])
plt.show()
```

Вариант практической реализации

Для начала, я рекомендую вам провести предварительный анализ данных, чтобы понять, как переменные связаны между собой. Затем вы можете рассмотреть возможность применения Isolation Forest как первого шага для оценки аномалий. После этого следует воспользоваться PCA или UMAP для визуализации и дополнительного анализа.

Заключение

Обнаружение аномалий в многомерных данных – это важная задача, и использование методов без учителя может помочь вам в этом. Выбор алгоритма будет зависеть от специфики ваших данных и требуемой точности. Начните с простых алгоритмов, таких как Isolation Forest или DBSCAN, и постепенно переходите к более сложным методам, чтобы получить лучшие результаты.

Эти подходы могут не только помочь в выявлении аномалий, но и повлиять на качество аналитики и принятие решений на основе ваших данных.