異常檢測（也稱為離群點(diǎn)檢測）是檢測異常實(shí)例的任務(wù)，異常實(shí)例與常規(guī)實(shí)例非常不同。這些實(shí)例稱為異常或離群值，而正常實(shí)例稱為內(nèi)部值。

異常檢測可用于多種應(yīng)用，例如：

① 欺詐識別

② 檢測制造中的缺陷產(chǎn)品

③ 數(shù)據(jù)清理——在訓(xùn)練另一個(gè)模型之前從數(shù)據(jù)集中去除異常值。

你可能已經(jīng)注意到，一些不平衡分類的問題也經(jīng)常使用異常檢測算法來解決。例如，垃圾郵件檢測任務(wù)可以被認(rèn)為是一個(gè)分類任務(wù)（垃圾郵件比普通電子郵件少得多），但是我們可以用異常檢測的方法實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)。

一個(gè)相關(guān)的任務(wù)是奇異值檢測（Novelty Detection）。它與異常檢測的不同之處在于，假設(shè)該算法是在干凈的數(shù)據(jù)集（沒有異常值）上訓(xùn)練的。它被廣泛應(yīng)用于在線學(xué)習(xí)中，當(dāng)需要識別一個(gè)新實(shí)例是否是一個(gè)離群值時(shí)。

另一個(gè)相關(guān)任務(wù)是密度估計(jì)。它是估計(jì)數(shù)據(jù)集生成的隨機(jī)過程的概率密度函數(shù)的任務(wù)。密度估計(jì)通常用于異常檢測（位于低密度區(qū)域的實(shí)例很可能是異常）和數(shù)據(jù)分析。通常使用基于密度（高斯混合模型或 DBSCAN）的聚類算法來解決。

統(tǒng)計(jì)方法

檢測離群值最簡單的方法是嘗試統(tǒng)計(jì)方法，這是很久以前開發(fā)出來的。其中最流行的一種方法被稱為離群值檢測Tukey方法（或四分位數(shù)距離IQR） 。

它的本質(zhì)是計(jì)算百分位數(shù)和四分位數(shù)之間的范圍。位于Q1-1.5 * IQR之前和Q3 + 1.5 * IQR之后的數(shù)據(jù)點(diǎn)被認(rèn)為是異常值。下面你可以看到一個(gè)使用人的身高數(shù)據(jù)集的例子。高度低于54.95英寸（139厘米）和高于77.75英寸（197厘米）被認(rèn)為是異常值。

這種和其他統(tǒng)計(jì)方法（用于檢測異常值的 z-score 方法等）通常用于數(shù)據(jù)清理。

聚類和降維算法

另一種簡單、直觀且通常有效的異常檢測方法是使用一些聚類算法（如高斯混合模型和 DBSCAN）來解決密度估計(jì)任務(wù)。那么，任何位于低密度區(qū)域的實(shí)例都可以被認(rèn)為是異常，我們只需要設(shè)置一些密度閾值。

此外，可以使用任何具有 inverse_transform（） 方法的降維算法。這是因?yàn)楫惓５闹亟ㄕ`差總是比正常實(shí)例的重建誤差大得多。

孤立森林和 SVM

一些監(jiān)督學(xué)習(xí)算法也可用于異常檢測，其中最流行的兩種是孤立森林和 SVM。這些算法更適合奇異值檢測，但通常也適用于異常檢測。

孤立森林算法構(gòu)建了一個(gè)隨機(jī)森林，其中每個(gè)決策樹都是隨機(jī)生長的。每走一步，這片森林就會(huì)隔離越來越多的點(diǎn)，直到所有點(diǎn)都變得孤立。由于異常位于遠(yuǎn)離通常數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置，因此它們通常比正常實(shí)例以更少的步驟被孤立。該算法對于高維數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，但需要比 SVM 更大的數(shù)據(jù)集。

SVM（在我們的例子中是一類 SVM）也廣泛用于異常檢測。內(nèi)核化 SVM 可以構(gòu)建一個(gè)有效的“限制超平面”，它將正常點(diǎn)與異常點(diǎn)分開。像任何 SVM 修改一樣，它可以很好地處理高維或稀疏數(shù)據(jù)，但僅適用于中小型數(shù)據(jù)集。

局部異常因子

局部異常值因子 （LOF） 算法基于異常位于低密度區(qū)域的假設(shè)。它不只是設(shè)置密度閾值（就像我們可以用 DBSCAN 做的那樣），而是將某個(gè)點(diǎn)的密度與其最近鄰居的 k 的密度進(jìn)行比較。如果這個(gè)特定點(diǎn)的密度比它的鄰點(diǎn)低得多（這意味著它離它們很遠(yuǎn)），它被認(rèn)為是一個(gè)異常。

該算法既可用于異常檢測，也可用于奇異值檢測。由于其計(jì)算簡單且質(zhì)量好，會(huì)被經(jīng)常使用。

最小協(xié)方差行列式

最小協(xié)方差行列式（MCD 或其修改型 Fast-MCD）可用于異常值檢測，尤其是在數(shù)據(jù)清理的時(shí)候。它假設(shè)內(nèi)點(diǎn)是從單個(gè)高斯分布中生成的，而離群點(diǎn)不是從這個(gè)分布中生成的。由于許多數(shù)據(jù)具有正態(tài)分布（或可以簡化為正態(tài)分布），因此該算法通常表現(xiàn)良好。在 sklearn 中EllipticEnvelope類就是它的實(shí)現(xiàn)。

如何選擇異常檢測算法？

如果你需要清理數(shù)據(jù)集，你應(yīng)該首先嘗試經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法，比如 Tukey Method for Outlier Detection。如果知道數(shù)據(jù)分布是高斯分布 則可以使用Fast-MCD，。

如果你做異常檢測不是為了數(shù)據(jù)清理，首先試試簡單快速的LOF。如果它不能很好地工作（或者如果你出于某種原因需要分離超平面）——根據(jù)你的任務(wù)和數(shù)據(jù)集嘗試其他算法：

用于稀疏高維數(shù)據(jù)的單類SVM 或用于連續(xù)高維數(shù)據(jù)的孤立森林

如果可以假設(shè)數(shù)據(jù)是由多個(gè)高斯分布的混合生成的，可以試試高斯混合模型

責(zé)任編輯：haq