
異常值檢測(cè)一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測(cè)數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以稱之為內(nèi)點(diǎn)(inlier),具有不同分布的點(diǎn)可以稱之為離群值。
下圖是一個(gè)使用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測(cè)的例子。
支持向量機(jī)是一種無(wú)監(jiān)督的算法,它學(xué)習(xí)一個(gè)用于新鮮度檢測(cè)的決策函數(shù):將新數(shù)據(jù)分類為與訓(xùn)練集相似或不同的數(shù)據(jù)。
print(__doc__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager from sklearn import svm xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 500), np.linspace(-5, 5, 500)) # Generate train data X = 0.3 * np.random.randn(100, 2) X_train = np.r_[X + 2, X - 2] # Generate some regular novel observations X = 0.3 * np.random.randn(20, 2) X_test = np.r_[X + 2, X - 2] # Generate some abnormal novel observations X_outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2)) # fit the model clf = svm.OneClassSVM(nu=0.1, kernel="rbf", gamma=0.1) clf.fit(X_train) y_pred_train = clf.predict(X_train) y_pred_test = clf.predict(X_test) y_pred_outliers = clf.predict(X_outliers) n_error_train = y_pred_train[y_pred_train == -1].size n_error_test = y_pred_test[y_pred_test == -1].size n_error_outliers = y_pred_outliers[y_pred_outliers == 1].size # plot the line, the points, and the nearest vectors to the plane Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.title("Novelty Detection") plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min(), 0, 7), cmap=plt.cm.PuBu) a = plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0], linewidths=2, colors='darkred') plt.contourf(xx, yy, Z, levels=[0, Z.max()], colors='palevioletred') s = 40 b1 = plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c='white', s=s, edgecolors='k') b2 = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='blueviolet', s=s, edgecolors='k') c = plt.scatter(X_outliers[:, 0], X_outliers[:, 1], c='gold', s=s, edgecolors='k') plt.axis('tight') plt.xlim((-5, 5)) plt.ylim((-5, 5)) plt.legend([a.collections[0], b1, b2, c], ["learned frontier", "training observations", "new regular observations", "new abnormal observations"], loc="upper left", prop=matplotlib.font_manager.FontProperties(size=11)) plt.xlabel( "error train: %d/200 ; errors novel regular: %d/40 ; " "errors novel abnormal: %d/40" % (n_error_train, n_error_test, n_error_outliers)) plt.show()
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