Misurare le prestazioni

Introduzione all'Anomaly Detection in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Uso di una soglia di decisione

Scegli un valore alto

high_score <- quantile(sat$score, probs = 0.99)
high_score

    99% 
0.6228078

Binarizza score

sat$binary_score <- as.numeric(score >= high_score)

Confronto tra etichetta reale e score binarizzato

table(sat$label, sat$binary_score)

       0    1
  0 5729    3
  1   15   56

Anomalie identificate correttamente $\div$ Totale anomalie

table(sat$label, sat$binary_score)

       0    1
  0 5729    3
  1   15   56

recall <- 56 / (15 + 56)
recall

0.7887324

Anomalie identificate correttamente $\mathbf{\div}$ Totale segnate come anomale

table(sat$label, sat$binary_score)

       0    1
  0 5729    3
  1   15   56

precision <- 56 / (56 + 3)
precision

0.9491525

Introduzione all'Anomaly Detection in R