Oznaczone anomalie

Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Dane obrazów satelitarnych

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
Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Dane obrazów satelitarnych

table(sat$label)

   0    1 
5732   71

Udział obrazów upraw bawełny:

71 / 5803

0.01223505
Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Wizualizacja prawdziwych anomalii

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

Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Wynik anomalii a prawdziwa etykieta

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

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

Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Dlaczego nie używać modeli do przewidywania etykiet?

Przykład 1: Wykrywanie rzadkich przypadków choroby

  • Zbyt mało przypadków

 

Przykład 2: Oszustwa kartą kredytową

  • Szybko się zmienia
Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R

Preparing Video For Download...