离群值检测 | Scikit-Learn | 异常检测

简介

本实验展示了如何使用 Scikit-Learn，通过局部离群因子（LOF）和孤立森林（IForest）算法，对经典异常检测数据集执行离群值检测。在离群值检测的背景下评估算法的性能，并使用 ROC 曲线绘制结果。

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数据预处理

第一步是对数据集进行预处理。在本示例中，我们使用 Scikit-Learn 的datasets模块中可用的真实世界数据集。为了加快计算速度，一些数据集的样本大小被缩减。数据预处理后，数据集的目标将有两类，0 表示内点，1 表示离群点。preprocess_dataset函数返回数据和目标。

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_kddcup99, fetch_covtype, fetch_openml
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
import pandas as pd

rng = np.random.RandomState(42)

def preprocess_dataset(dataset_name):
    ## 加载和向量化
    print(f"Loading {dataset_name} data")
    if dataset_name in ["http", "smtp", "SA", "SF"]:
        dataset = fetch_kddcup99(subset=dataset_name, percent10=True, random_state=rng)
        X = dataset.data
        y = dataset.target
        lb = LabelBinarizer()

        if dataset_name == "SF":
            idx = rng.choice(X.shape[0], int(X.shape[0] * 0.1), replace=False)
            X = X[idx]  ## 缩减样本大小
            y = y[idx]
            x1 = lb.fit_transform(X[:, 1].astype(str))
            X = np.c_[X[:, :1], x1, X[:, 2:]]
        elif dataset_name == "SA":
            idx = rng.choice(X.shape[0], int(X.shape[0] * 0.1), replace=False)
            X = X[idx]  ## 缩减样本大小
            y = y[idx]
            x1 = lb.fit_transform(X[:, 1].astype(str))
            x2 = lb.fit_transform(X[:, 2].astype(str))
            x3 = lb.fit_transform(X[:, 3].astype(str))
            X = np.c_[X[:, :1], x1, x2, x3, X[:, 4:]]
        y = (y!= b"normal.").astype(int)
    if dataset_name == "forestcover":
        dataset = fetch_covtype()
        X = dataset.data
        y = dataset.target
        idx = rng.choice(X.shape[0], int(X.shape[0] * 0.1), replace=False)
        X = X[idx]  ## 缩减样本大小
        y = y[idx]

        ## 内点是具有属性 2 的那些
        ## 离群点是具有属性 4 的那些
        s = (y == 2) + (y == 4)
        X = X[s, :]
        y = y[s]
        y = (y!= 2).astype(int)
    if dataset_name in ["glass", "wdbc", "cardiotocography"]:
        dataset = fetch_openml(
            name=dataset_name, version=1, as_frame=False, parser="pandas"
        )
        X = dataset.data
        y = dataset.target

        if dataset_name == "glass":
            s = y == "tableware"
            y = s.astype(int)
        if dataset_name == "wdbc":
            s = y == "2"
            y = s.astype(int)
            X_mal, y_mal = X[s], y[s]
            X_ben, y_ben = X[~s], y[~s]

            ## 下采样到 39 个点（9.8% 的离群点）
            idx = rng.choice(y_mal.shape[0], 39, replace=False)
            X_mal2 = X_mal[idx]
            y_mal2 = y_mal[idx]
            X = np.concatenate((X_ben, X_mal2), axis=0)
            y = np.concatenate((y_ben, y_mal2), axis=0)
        if dataset_name == "cardiotocography":
            s = y == "3"
            y = s.astype(int)
    ## 0 表示内点，1 表示离群点
    y = pd.Series(y, dtype="category")
    return (X, y)

离群点预测函数

下一步是定义一个离群点预测函数。在本示例中，我们使用“局部离群因子（LocalOutlierFactor）”和“孤立森林（IsolationForest）”算法。compute_prediction函数返回 X 的平均离群点分数。

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
from sklearn.ensemble import IsolationForest

def compute_prediction(X, model_name):
    print(f"Computing {model_name} prediction...")
    if model_name == "LOF":
        clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination="auto")
        clf.fit(X)
        y_pred = clf.negative_outlier_factor_
    if model_name == "IForest":
        clf = IsolationForest(random_state=rng, contamination="auto")
        y_pred = clf.fit(X).decision_function(X)
    return y_pred

绘制并解读结果

最后一步是绘制并解读结果。算法性能与在低误报率（FPR）下真正率（TPR）的好坏相关。最佳算法的曲线位于图表的左上角，曲线下面积（AUC）接近 1。对角虚线表示离群点和内点的随机分类。

import math
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import RocCurveDisplay

datasets_name = [
    "http",
    "smtp",
    "SA",
    "SF",
    "forestcover",
    "glass",
    "wdbc",
    "cardiotocography",
]

models_name = [
    "LOF",
    "IForest",
]

## 绘图参数
cols = 2
linewidth = 1
pos_label = 0  ## 表示 0 属于正类
rows = math.ceil(len(datasets_name) / cols)

fig, axs = plt.subplots(rows, cols, figsize=(10, rows * 3), sharex=True, sharey=True)

for i, dataset_name in enumerate(datasets_name):
    (X, y) = preprocess_dataset(dataset_name=dataset_name)

    for model_idx, model_name in enumerate(models_name):
        y_pred = compute_prediction(X, model_name=model_name)
        display = RocCurveDisplay.from_predictions(
            y,
            y_pred,
            pos_label=pos_label,
            name=model_name,
            linewidth=linewidth,
            ax=axs[i // cols, i % cols],
            plot_chance_level=(model_idx == len(models_name) - 1),
            chance_level_kw={
                "linewidth": linewidth,
                "linestyle": ":",
            },
        )
    axs[i // cols, i % cols].set_title(dataset_name)
plt.tight_layout(pad=2.0)  ## 子图之间的间距
plt.show()

总结

本实验展示了如何使用 Scikit-Learn，通过局部离群因子（LOF）和孤立森林（IForest）算法，对经典异常检测数据集执行离群值检测。在离群值检测的背景下评估了算法的性能，并使用 ROC 曲线绘制了结果。

使用 Scikit-Learn 算法进行离群值检测

简介

虚拟机提示

数据预处理

离群点预测函数

绘制并解读结果

总结