ラベル付き異常

Rで学ぶ異常検知入門

Alastair Rushworth

Data Scientist

衛星画像データ

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
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衛星画像データ

table(sat$label)
   0    1 
5732   71

綿花の画像の割合:

71 / 5803
0.01223505
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真の異常を可視化

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

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異常スコアと真のラベル

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

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

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ラベル予測モデルを使わない理由

例1: まれな疾患の検出

  • 症例が少なすぎる

 

例2: クレジットカード不正

  • 変化が速い
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Ayo berlatih!

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