异常检测算法库PyOD-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了异常检测算法库PyOD。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

本文介绍一种十分强大的数据异常检测算法库PyOD(Python Outlier Detection)，github项目地址。官方文档说明。
PyOD是最全面且可扩展的Python库，用于检测多元数据中的异常对象。PyOD包含 40 多种检测算法，从经典的LOF(SIGMOD 2000)到最新的ECOD(TKDE 2022)。
PyOD库的优点是：
- 跨各种算法的统一API、详细文档和交互式示例。
- 先进的模型，包括经典的距离和密度估计、最新的深度学习方法以及ECOD等新兴算法。
- 使用numba和joblib通过JIT和并行化优化性能。
- 使用SUOD进行快速训练和预测
最近该库的作者发布了一篇45页最全面的异常检测基准论文。在57个基准数据集上比较了30种异常检测算法。总体来说，该篇论文经过实验发现在各数据集上KNN、IForest、ECOD算法表现均不错，若对数据无任何强烈认知，可以先尝试这3种算法。
本文以KNN、IForest、ECOD算法为示例，说明PyOD库的使用方法

环境安装

若有预先安装git可以使用以下代码安装依赖库

!git clone https://github.com/yzhao062/pyod.git
%cd pyod
!pip install .
!pip install -r requirements_ci.txt
%cd ..

若没有git工具，可以使用pip安装依赖库

!pip install pyod
!pip install combo
!pip install joblib
!pip install pythresh
!pip install suod

导入必要包

import numpy as np
from pyod.models.knn import KNN
from pyod.models.ecod import ECOD
from pyod.models.iforest import IForest
from pyod.utils.data import generate_data
from pyod.utils.example import visualize
from pyod.utils.data import evaluate_print
from pyod.utils.utility import standardizer
from pyod.models.combination import aom, moa, average, maximization, median
from pyod.models.thresholds import FILTER
from pyod.models.suod import SUOD

单算法对比

我们首先创建一个数据集，可以使用PyOD库的generate_data函数，n_features参数为特征数，这里为了方便可视化，所以设为2，及二维特征。

# 异常值比例
contamination = 0.1
# 训练集样本数
n_train = 2000
# 测试集样本数
n_test = 200

X_train, X_test, y_train, y_test = generate_data(n_train=n_train, n_test=n_test, contamination=contamination, n_features = 2, random_state = 2023)

为了减少代码冗余，构造函数将模型训练、测试、输出精度指标、可视化这些工作融合到一起

def create_clf(model_name, X_train, X_test, y_train, y_test, contamination=None, **kwargs):
    model_mapping = {
        'KNN': KNN,
        'ECOD': ECOD,
        'IForest': IForest
    }
    model_class = model_mapping.get(model_name)
    
    # 自动确定异常阈值
    if contamination == None:
        contamination = FILTER()
        print("Auto calculate contamination!!")
        
    clf = model_class(contamination = contamination, **kwargs)
    clf.fit(X_train)

    # 获取训练数据的预测标签和异常值分数
    # 标签（0：正常值，1：异常值）
    y_train_pred = clf.labels_
    # 样本异常值分数
    y_train_scores = clf.decision_scores_

    # 获取测试数据的预测
    y_test_pred = clf.predict(X_test)
    # 预测标签（0：正常值，1：异常值）
    y_test_scores = clf.decision_function(X_test)

    # 预测置信度
    # 标签(0,1)和[0,1]范围内的置信度
    y_test_pred, y_test_pred_confidence = clf.predict(X_test, return_confidence=True)
    
    # 评估模型在训练集上的指标
    print("\nOn Training Data:")
    evaluate_print(model_name, y_train, y_train_scores)
    # 评估模型在测试集上的指标
    print("\nOn Test Data:")
    evaluate_print(model_name, y_test, y_test_scores)

    # 可视化检测效果
    visualize(model_name, X_train, y_train, X_test, y_test, y_train_pred,
          y_test_pred, show_figure=True, save_figure=False)

函数参数说明：
- model_name：要选择训练的模型，只有3个可选项，分别为KNN、IForest、ECOD
- X_train, X_test, y_train, y_test：训练集、测试集以及对应的标签
- contamination：异常样本阈值，一般情况下这个值是未知的，可能需要凭借经验。但PyOD库结合 PyThresh库实现自动确定阈值（根据统计分析避免主观意识对结果的影响）。当函数不传入该参数时，由算法自动确定该参数（阈值）
PyThresh库旨在对异常值检测器生成的似然分数进行阈值处理。它包含30多种阈值算法。这些算法的范围从使用Z分数等简单的统计分析到涉及图论和拓扑的更复杂的数学方法。github项目地址

KNN异常检测算法

根据上述函数参数，代码如下：

create_clf('KNN', X_train, X_test, y_train, y_test, contamination=contamination)

输出：

On Training Data:
KNN ROC:0.9994, precision @ rank n:0.99

On Test Data:
KNN ROC:0.9903, precision @ rank n:0.95

局部离群因子剔除异常值,异常检测,PyOD,ECOD,KNN

ECOD异常检测算法

create_clf('ECOD', X_train, X_test, y_train, y_test, contamination=contamination)

输出：

On Training Data:
ECOD ROC:0.9648, precision @ rank n:0.69

On Test Data:
ECOD ROC:0.9311, precision @ rank n:0.55

局部离群因子剔除异常值,异常检测,PyOD,ECOD,KNN

IForest异常检测算法

create_clf('IForest', X_train, X_test, y_train, y_test, contamination=contamination)

输出：

On Training Data:
IForest ROC:0.9997, precision @ rank n:0.99

On Test Data:
IForest ROC:0.9908, precision @ rank n:0.95

局部离群因子剔除异常值,异常检测,PyOD,ECOD,KNN

KNN自动确定阈值

根据前面说的函数参数，当我们需要算法自动确定阈值时，不传入contamination参数

create_clf('KNN', X_train, X_test, y_train, y_test)

输出：

Auto calculate contamination!!

On Training Data:
KNN ROC:0.9994, precision @ rank n:0.99

On Test Data:
KNN ROC:0.9903, precision @ rank n:0.95

可以看到精度指标基本上和传入contamination参数时一致，说明了自动阈值确定算法的有效性。

组合模型异常检测

由于各模型无监督的性质，异常值检测经常会受到模型不稳定的影响。因此，建议组合各种检测器输出，例如通过平均，以提高其鲁棒性。
本文主要展示四种分数组合机制：
- Average：所有模型的平均分数。
- Maximization：所有模型的最大分数。
- Average of Maximum (AOM)：将模型分为子组，并取每个子组的最大分数。最终成绩为所有小组成绩的平均分。
- Maximum of Average (MOA)：将模型分为子组，并取每个子组的平均分数。最终得分为所有小组得分中的最高分。
因为各模型对数据变化的敏感性不同，所以在进行组合模型异常检测时，要先进行数据标准化
我们将不同n_neighbors参数的KNN模型组合，然后将其训练集、测试集得分整合到一起

# 数据标准化
X_train_norm, X_test_norm = standardizer(X_train, X_test)

k_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140,
            150, 160, 170, 180, 190, 200]

n_clf = len(k_list)

train_scores = np.zeros([X_train.shape[0], n_clf])
test_scores = np.zeros([X_test.shape[0], n_clf])

for i in range(n_clf):
    k = k_list[i]

    clf = KNN(n_neighbors=k, method='largest')
    clf.fit(X_train_norm)
    
    train_scores_norm, test_scores_norm = standardizer(train_scores, test_scores)
    train_scores[:, i] = clf.decision_scores_
    test_scores[:, i] = clf.decision_function(X_test_norm)

对各模型的得分进行标准化，然后进行组合

train_scores_norm, test_scores_norm = standardizer(train_scores, test_scores)
comb_by_average = average(test_scores_norm)
comb_by_maximization = maximization(test_scores_norm)
comb_by_median = median(test_scores_norm)
# 分为5组
comb_by_aom = aom(test_scores_norm, 5)
comb_by_moa = moa(test_scores_norm, 5)

评估组合模型的检测精度

evaluate_print('Combination by Average', y_test, comb_by_average)
evaluate_print('Combination by Maximization', y_test, comb_by_maximization)
evaluate_print('Combination by Median', y_test,comb_by_median)
evaluate_print('Combination by AOM', y_test, comb_by_aom)
evaluate_print('Combination by MOA', y_test, comb_by_moa)

输出：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-645296.html

Combination by Average ROC:0.99, precision @ rank n:0.95
Combination by Maximization ROC:0.9886, precision @ rank n:0.95
Combination by Median ROC:0.9897, precision @ rank n:0.95
Combination by AOM ROC:0.9894, precision @ rank n:0.95
Combination by MOA ROC:0.9892, precision @ rank n:0.95

因为数据为低纬，小样本数据，所以检测难度不高，用单一的KNN模型已经可以达到很好的精度了，所以使用组合模型提升的效果不明显。

异模型组合SUDO

PyOD库还提供了不同模型间组合的SUDO通道，也非常便捷

def suod_clf(detector_list, X_train, X_test, y_train, y_test, contamination=None):
    # 自动确定异常阈值
    if contamination == None:
        contamination = FILTER()
        print("Auto calculate contamination!!")
        
    clf = SUOD(base_estimators=detector_list, n_jobs=1, combination='average', verbose=False)
    clf.fit(X_train)

    # 获取训练数据的预测标签和异常值分数
    # 标签（0：正常值，1：异常值）
    y_train_pred = clf.labels_
    # 样本异常值分数
    y_train_scores = clf.decision_scores_

    # 获取测试数据的预测
    y_test_pred = clf.predict(X_test)
    # 预测标签（0：正常值，1：异常值）
    y_test_scores = clf.decision_function(X_test)

    # 预测置信度
    # 标签(0,1)和[0,1]范围内的置信度
    y_test_pred, y_test_pred_confidence = clf.predict(X_test, return_confidence=True)
    
    # 评估模型在训练集上的指标
    print("\nOn Training Data:")
    evaluate_print(model_name, y_train, y_train_scores)
    # 评估模型在测试集上的指标
    print("\nOn Test Data:")
    evaluate_print(model_name, y_test, y_test_scores)

    # 可视化检测效果
    visualize(model_name, X_train, y_train, X_test, y_test, y_train_pred,
          y_test_pred, show_figure=True, save_figure=False)

将KNN、ECOD、IForest算法进行组合

# 初始化一组异常检测器
detector_list = [KNN(n_neighbors=10), KNN(n_neighbors=20),
                 KNN(n_neighbors=30), KNN(n_neighbors=40),
                 ECOD(), IForest(n_estimators=100),
                 IForest(n_estimators=200)]

# 决定并行进程的数量，以及组合方法
suod_clf(detector_list, X_train, X_test, y_train, y_test)