异常检测算法--Isolation Forest
提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每个节点要么有两个女儿,要么就是叶子节点,一个孩子都没有。给定一堆数据集D,这里D的所有属性都是连续型的变量,iTree的构成过程如下:
iTree构建好了后,就可以对数据进行预测啦,预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下,看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效检测异常的假设是:异常点一般都是非常稀有的,在iTree中会很快被划分到叶子节点,因此可以用叶子节点到根节点的路径h(x)长度来判断一条记录x是否是异常点;对于一个包含n条记录的数据集,其构造的树的高度最小值为log(n),最大值为n-1,论文提到说用log(n)和n-1归一化不能保证有界和不方便比较,用一个稍微复杂一点的归一化公式:
,
s(x,n)s(x,n)就是记录x在由n个样本的训练数据构成的iTree的异常指数,s(x,n)s(x,n)取值范围为[0,1],越接近1表示是异常点的可能性高,越接近0表示是正常点的可能性比较高,如果大部分的训练样本的s(x,n)都接近于0.5,说明整个数据集都没有明显的异常值。
随机选属性,随机选属性值,一棵树这么随便搞肯定是不靠谱,但是把多棵树结合起来就变强大了;
iForest
iTree搞明白了,我们现在来看看iForest是怎么构造的,给定一个包含n条记录的数据集D,如何构造一个iForest。iForest和Random Forest的方法有些类似,都是随机采样一一部分数据集去构造每一棵树,保证不同树之间的差异性,不过iForest与RF不同,采样的数据量PsiPsi不需要等于n,可以远远小于n,论文中提到采样大小超过256效果就提升不大了,明确越大还会造成计算时间的上的浪费,为什么不像其他算法一样,数据越多效果越好呢,可以看看下面这两个个图,
左边是元素数据,右边是采样了数据,蓝色是正常样本,红色是异常样本。可以看到,在采样之前,正常样本和异常样本出现重叠,因此很难分开,但我们采样之和,异常样本和正常样本可以明显的分开。
除了限制采样大小以外,还要给每棵iTree设置最大高度l=ceiling(logΨ2)l=ceiling(log2Ψ),这是因为异常数据记录都比较少,其路径长度也比较低,而我们也只需要把正常记录和异常记录区分开来,因此只需要关心低于平均高度的部分就好,这样算法效率更高,不过这样调整了后,后面可以看到计算h(x)h(x)需要一点点改进,先看iForest的伪代码:
IForest构造好后,对测试进行预测时,需要进行综合每棵树的结果,于是
E(h(x))E(h(x))表示记录x在每棵树的高度均值,另外h(x)计算需要改进,在生成叶节点时,算法记录了叶节点包含的记录数量,这时候要用这个数量SizeSize估计一下平均高度,h(x)的计算方法如下:
处理高维数据
在处理高维数据时,可以对算法进行改进,采样之后并不是把所有的属性都用上,而是用峰度系数Kurtosis挑选一些有价值的属性,再进行iTree的构造,这跟随机森林就更像了,随机选记录,再随机选属性。
只使用正常样本
这个算法本质上是一个无监督学习,不需要数据的类标,有时候异常数据太少了,少到我们只舍得拿这几个异常样本进行测试,不能进行训练,论文提到只用正常样本构建IForest也是可行的,效果有降低,但也还不错,并可以通过适当调整采样大小来提高效果。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14