Beschriftete Anomalien

Einführung in die Anomalieerkennung in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Satellitenbilddaten

head(sat, 5)

  label V1  V2  V3 V4 V5
1     0 92 115 120 94 84
2     0 84 102 106 79 84
3     0 84 102 102 83 80
4     0 80 102 102 79 84
5     0 84  94 102 79 80

table(sat$label)

   0    1 
5732   71

Anteil Bilder mit Baumwolle:

71 / 5803

0.01223505

plot(V2 ~ V3, data = sat, col = as.factor(label), pch = 20)

sat_for <- iForest(sat[, -1], nt = 100)
sat$score <- predict(sat_for, features)

boxplot(score ~ label, data = sat, col = "olivedrab4")

Beispiel 1: Seltene Krankheitsfälle erkennen

Beispiel 2: Kreditkartenbetrug

Einführung in die Anomalieerkennung in R