Anomalies étiquetées

Introduction à la détection d'anomalies en R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Données d'images satellitaires

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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Données d'images satellitaires

table(sat$label)

   0    1 
5732   71

Proportion d'images de culture de coton :

71 / 5803

0.01223505
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Visualiser les vraies anomalies

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

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Score d'anomalie vs étiquette réelle

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

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

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Pourquoi ne pas utiliser des modèles pour prédire les étiquettes ?

Exemple 1 : détection de cas de maladies rares

  • Trop peu de cas

 

Exemple 2 : fraude par carte de crédit

  • Évolue rapidement
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Passons à la pratique !

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