Anomalijų aptikimas su Izoliavimo mišku: išsamus vadovas

Šiandieniniame duomenimis turtingame pasaulyje gebėjimas nustatyti anomalijas – tuos neįprastus duomenų taškus, kurie labai skiriasi nuo normos – tampa vis svarbesnis. Nuo sukčiavimo sandorių finansų sektoriuje aptikimo iki gamybos įrangos gedimų nustatymo, anomalijų aptikimas atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį palaikant veiklos efektyvumą ir mažinant galimą riziką. Tarp įvairių turimų metodų, izoliavimo miško algoritmas išsiskiria savo paprastumu, efektyvumu ir masteliu. Šis vadovas pateikia išsamų izoliavimo miško apžvalgą, nagrinėjant jo pagrindinius principus, praktinį įgyvendinimą ir įvairius taikymo būdus visame pasaulyje.

Kas yra anomalijų aptikimas?

Anomalijų aptikimas (dar žinomas kaip išskirčių aptikimas) yra procesas, kuriuo nustatomi duomenų taškai, kurie neatitinka numatomo modelio ar elgesio duomenų rinkinyje. Šios anomalijos gali reprezentuoti klaidas, sukčiavimą, gedimus ar kitus svarbius įvykius, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį. Anomalijos iš prigimties yra retos, palyginti su įprastais duomenų taškais, todėl jas sunku aptikti naudojant tradicinius statistinius metodus.

Štai keli realaus pasaulio anomalijų aptikimo pavyzdžiai:

• Finansinio sukčiavimo aptikimas: Įtartinų sandorių, kurie skiriasi nuo įprasto kliento išlaidų modelio, nustatymas. Pavyzdžiui, staigus didelis pirkinys užsienio šalyje, kai klientas paprastai atlieka tik vietinius sandorius.
• Gamybos defektų aptikimas: Defektuotų produktų nustatymas gamybos linijoje, remiantis jutiklių duomenimis ir vaizdo analize. Pavyzdžiui, anomalijų produkto matmenyse ar spalvoje nustatymas naudojant kompiuterinę regą.
• Kibernetinio saugumo įsilaužimų aptikimas: Neįprastų tinklo srauto modelių, kurie gali rodyti kibernetines atakas ar kenkėjiškų programų užkrėtimą, aptikimas. Tai gali apimti neįprastų tinklo srauto šuolių iš konkretaus IP adreso nustatymą.
• Sveikatos priežiūros diagnostika: Nenormalių sveikatos būklių ar ligų nustatymas, remiantis paciento duomenimis, pvz., neįprastais gyvybiniais požymiais ar laboratorinių tyrimų rezultatais. Staigus ir netikėtas kraujospūdžio rodiklių pasikeitimas gali būti pažymėtas kaip anomalija.
• E-komercija: Netikrų atsiliepimų ar sukčiavimo paskyrų, kurios dirbtinai didina produktų reitingus ar manipuliuoja pardavimų rodikliais, aptikimas. Panašių atsiliepimų, paskelbtų kelių paskyrų per trumpą laiką, modelių nustatymas.

Pristatome Izoliavimo miško algoritmą

Izoliavimo miškas yra be priežiūros mašininio mokymosi algoritmas, specialiai sukurtas anomalijoms aptikti. Jis išnaudoja koncepciją, kad anomalijos yra „izoliuojamos“ lengviau nei įprasti duomenų taškai. Skirtingai nuo atstumu pagrįstų algoritmų (pvz., k-NN) arba tankio pagrindu sukurtų algoritmų (pvz., DBSCAN), Izoliavimo miškas aiškiai neskaičiuoja atstumų ar tankių. Vietoj to, jis naudoja medžiais pagrįstą metodą, kad izoliuotų anomalijas atsitiktinai skirstydamas duomenų erdvę.

Pagrindinės sąvokos

• Izoliavimo medžiai (iTrees): Izoliavimo miško algoritmo pagrindas. Kiekvienas iMedis yra dvejetainis medis, sukonstruotas rekursyviai skirstant duomenų erdvę naudojant atsitiktinį funkcijos pasirinkimą ir atsitiktines dalijimo reikšmes.
• Kelio ilgis: Stebėjimo kelias nuo iMedžio šaknies mazgo iki jo pabaigos mazgo (lapų mazgo) kraštų skaičius.
• Anomalijos balas: Metrika, kuri kiekybiškai įvertina stebėjimo izoliavimo laipsnį. Mažesni kelio ilgiai rodo didesnę tikimybę, kad tai yra anomalija.

Kaip veikia Izoliavimo miškas

Izoliavimo miško algoritmas veikia dviem pagrindiniais etapais:

1. Mokymo etapas:
   • Sukuriami keli iMedžiai.
   • Kiekvienam iMedžiui atsitiktinai parenkamas duomenų pogrupis.
   • iMedis sukuriamas rekursyviai skirstant duomenų erdvę, kol kiekvienas duomenų taškas yra izoliuotas į savo lapų mazgą arba pasiekiamas iš anksto nustatytas medžio aukščio apribojimas. Skirstymas atliekamas atsitiktinai parenkant funkciją ir tada atsitiktinai parenkant dalijimo reikšmę tos funkcijos diapazone.
2. Įvertinimo etapas:
   • Kiekvienas duomenų taškas perduodamas per visus iMedžius.
   • Apskaičiuojamas kiekvieno duomenų taško kelio ilgis kiekviename iMedyje.
   • Apskaičiuojamas vidutinis kelio ilgis per visus iMedžius.
   • Anomalijos balas apskaičiuojamas remiantis vidutiniu kelio ilgiu.

Izoliavimo miško intuicija yra ta, kad anomalijoms, esant retai ir skirtingoms, reikia mažiau skirsnių, kad būtų izoliuotos nei įprasti duomenų taškai. Todėl anomalijos paprastai turi trumpesnius kelio ilgius iMedžiuose.

Izoliavimo miško pranašumai

Izoliavimo miškas turi keletą pranašumų, palyginti su tradiciniais anomalijų aptikimo metodais:

• Efektyvumas: Izoliavimo miškas turi linijinį laiko sudėtingumą duomenų taškų skaičiaus atžvilgiu, todėl jis yra labai efektyvus dideliems duomenų rinkiniams. Tai ypač svarbu šiandieniniame didelių duomenų amžiuje, kai duomenų rinkiniai gali turėti milijonus ar net milijardus įrašų.
• Masto keitimas: Algoritmas gali būti lengvai lygiagretinamas, dar labiau padidindamas jo mastelį didžiuliams duomenų rinkiniams. Lygiagretinimas leidžia paskirstyti skaičiavimus per kelis procesorius ar mašinas, žymiai sumažinant apdorojimo laiką.
• Nėra atstumo skaičiavimo: Skirtingai nei atstumu pagrįsti metodai, tokie kaip k-NN, Izoliavimo miškas neskaičiuoja atstumų tarp duomenų taškų, o tai gali būti skaičiavimo atžvilgiu brangu, ypač didelės dimensijos erdvėse.
• Apdoroja didelės dimensijos duomenis: Izoliavimo miškas gerai veikia didelės dimensijos erdvėse, nes atsitiktinis funkcijos pasirinkimo procesas padeda sumažinti dimensijos prakeiksmą. Dimensijos prakeiksmas reiškia reiškinį, kai mašininio mokymosi algoritmų našumas pablogėja didėjant funkcijų (dimensijų) skaičiui.
• Be priežiūros mokymasis: Izoliavimo miškas yra be priežiūros algoritmas, o tai reiškia, kad jam nereikia pažymėtų duomenų apmokymui. Tai yra didelis pranašumas realiame pasaulyje, kur pažymėtų duomenų dažnai trūksta arba juos gauti yra brangu.
• Interpretavimas: Nors ne taip savaime aiškinamas kaip kai kurios taisyklėmis pagrįstos sistemos, anomalijos balas aiškiai rodo anomalijos laipsnį. Be to, išnagrinėjus iMedžių struktūrą, kartais įmanoma įgyti įžvalgų apie funkcijas, kurios labiausiai prisideda prie anomalijos balo.

Izoliavimo miško trūkumai

Nepaisant jo privalumų, Izoliavimo miškas taip pat turi tam tikrų apribojimų:

• Parametrų jautrumas: Izoliavimo miško veikimas gali būti jautrus parametrų, tokių kaip medžių skaičius ir pogrupio dydis, pasirinkimui. Norint pasiekti optimalių rezultatų, dažnai reikia kruopščiai sureguliuoti šiuos parametrus.
• Globalios anomalijos fokusavimas: Izoliavimo miškas yra sukurtas globalioms anomalijoms aptikti – tiems, kurie labai skiriasi nuo daugumos duomenų. Jis gali būti ne toks efektyvus aptinkant vietines anomalijas – tas, kurios yra anomalios tik nedideliame duomenų taškų klasteryje.
• Duomenų pasiskirstymo prielaidos: Nors jis nesuteikia stiprių prielaidų, jo atsitiktinis skaidymas gali būti mažiau efektyvus, jei duomenys rodo labai sudėtingus, netiesinius ryšius, kurie nėra gerai užfiksuoti ašies lygiagrečiais skaidymais.

Izoliavimo miško įgyvendinimas Python

„scikit-learn“ biblioteka Python pateikia patogų Izoliavimo miško algoritmo įgyvendinimą. Štai pagrindinis pavyzdys, kaip jį naudoti:

Kodo pavyzdys:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Generuokite kai kuriuos pavyzdinius duomenis (pakeiskite savo tikraisiais duomenimis)
X = np.random.rand(1000, 2)

# Pridėkite keletą anomalijų
X[np.random.choice(1000, 10, replace=False)] = np.random.rand(10, 2) + 2  # Pridedant anomalijas už pagrindinio klasterio ribų

# Sukurkite Izoliavimo miško modelį
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)

# Pritaikykite modelį prie duomenų
model.fit(X)

# Prognozuokite anomalijų balus
anomaly_scores = model.decision_function(X)

# Prognozuokite anomalijų etiketes (-1 anomalijai, 1 normaliam)
anomaly_labels = model.predict(X)

# Nustatykite anomalijas pagal slenkstį (pvz., geriausi 5%)
anomaly_threshold = np.percentile(anomaly_scores, 5) # Žemesni balai yra labiau anomalūs
anomalies = X[anomaly_scores <= anomaly_threshold]

print("Anomalijos balai:\n", anomaly_scores)
print("Anomalijos etiketės:\n", anomaly_labels)
print("Anomalijos:\n", anomalies)

Paaiškinimas:

• `IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)`: Tai sukuria Izoliavimo miško modelį su 100 medžių. `contamination='auto'` automatiškai įvertina anomalijų dalį duomenų rinkinyje. `random_state=42` užtikrina pakartojamumą.
• `model.fit(X)`: Tai apmoko modelį su duomenimis `X`.
• `model.decision_function(X)`: Tai apskaičiuoja anomalijos balą kiekvienam duomenų taškui. Žemesnis balas rodo didesnę tikimybę būti anomalija.
• `model.predict(X)`: Tai prognozuoja anomalijos etiketę kiekvienam duomenų taškui. `-1` rodo anomaliją, o `1` rodo normalų duomenų tašką.
• `np.percentile(anomaly_scores, 5)`: Tai apskaičiuoja 5-ąjį anomalijų balų procentilį, kuris naudojamas kaip slenkstis anomalijoms nustatyti. Duomenų taškai, kurių balai yra žemesni už šį slenkstį, laikomi anomalijomis.

Izoliavimo miško parametrų derinimas

Izoliavimo miško našumo optimizavimas dažnai apima pagrindinių jo parametrų derinimą:

• `n_estimators` (medžių skaičius): Medžių skaičiaus didinimas paprastai pagerina modelio tikslumą, bet taip pat padidina skaičiavimo sąnaudas. Didesnis medžių skaičius užtikrina patikimesnį anomalijų izoliavimą. Pradėkite nuo 100 ir eksperimentuokite su didesnėmis reikšmėmis (pvz., 200, 500), kad pamatytumėte, ar pagerėja našumas.
• `contamination` (numatomas anomalijų santykis): Šis parametras reiškia numatomą anomalijų dalį duomenų rinkinyje. Tinkamas jo nustatymas gali žymiai pagerinti modelio tikslumą. Jei turite gerą anomalijos proporcijos įvertį, nustatykite jį atitinkamai. Jei ne, `contamination='auto'` bandys tai įvertinti, bet paprastai geriau pateikti pagrįstą įvertį, jei įmanoma. Dažnas diapazonas yra nuo 0,01 iki 0,1 (nuo 1% iki 10%).
• `max_samples` (pogrupio dydis): Šis parametras kontroliuoja pavyzdžių, naudojamų kiekvienam iMedžiui sukurti, skaičių. Mažesni pogrupio dydžiai gali pagerinti algoritmo gebėjimą izoliuoti anomalijas, bet jie taip pat gali padidinti modelio dispersiją. Reikšmės kaip „auto“ (min(256, n_samples)) dažnai yra gera pradžia. Eksperimentuodami su mažesnėmis reikšmėmis, galite pagerinti našumą kai kuriuose duomenų rinkiniuose.
• `max_features` (funkcijų, kurias reikia apsvarstyti, skaičius): Šis parametras kontroliuoja atsitiktinai pasirinktų funkcijų skaičių kiekvienam skaidymui. Sumažinus šią reikšmę, gali pagerėti našumas didelės dimensijos erdvėse. Jei turite daug funkcijų, apsvarstykite galimybę eksperimentuoti su reikšmėmis, mažesnėmis už bendrą funkcijų skaičių.
• `random_state` (atsitiktinis sėklas): Atsitiktinio sėklos nustatymas užtikrina rezultatų pakartojamumą. Tai svarbu derinimui ir skirtingų parametrų nustatymų palyginimui.

Tinklo paieška arba atsitiktinė paieška gali būti naudojama sistemingai ištirti skirtingus parametrų verčių derinius ir nustatyti optimalius nustatymus tam tikram duomenų rinkiniui. Bibliotekos, tokios kaip scikit-learn, pateikia tokius įrankius kaip `GridSearchCV` ir `RandomizedSearchCV`, kad automatizuotų šį procesą.

Izoliavimo miško taikymas pramonės šakose

Izoliavimo miškas buvo pritaikytas daugelyje pramonės šakų ir sričių:

1. Finansinės paslaugos

• Sukčiavimo aptikimas: Sukčiavimo sandorių, kreditinių kortelių sukčiavimo ir pinigų plovimo veiklos nustatymas. Pavyzdžiui, neįprastų sandorių sumų, vietų ar dažnio modelių nustatymas.
• Rizikos valdymas: Anomalijų finansų rinkose, pvz., neįprasto prekybos apimties ar kainų svyravimų, nustatymas. Rinkos manipuliavimo ar informuotosios prekybos veiklos nustatymas.
• Atitiktis: Reguliavimo reikalavimų, pvz., kovos su pinigų plovimu (AML) reikalavimų, pažeidimų nustatymas.

2. Gamyba

• Defektų aptikimas: Defektuotų produktų nustatymas gamybos linijoje, remiantis jutiklių duomenimis ir vaizdo analize. Anomalijų mašinų vibracijose, temperatūroje ar slėgio rodmenyse aptikimas.
• Prognozuojamoji priežiūra: Įrangos gedimų prognozavimas aptinkant anomalijas mašinos veikimo parametruose. Ankstyvųjų galimos priežiūros poreikio įspėjamųjų ženklų nustatymas.
• Kokybės kontrolė: Produktų kokybės stebėjimas ir nukrypimų nuo nustatytų standartų nustatymas.

3. Kibernetinis saugumas

• Įsilaužimų aptikimas: Neįprastų tinklo srauto modelių, kurie gali rodyti kibernetines atakas ar kenkėjiškų programų užkrėtimą, aptikimas. Įtartinų prisijungimo bandymų ar neteisėto prieigos bandymų nustatymas.
• Anomalijomis pagrįstas kenkėjiškų programų aptikimas: Naujų ir nežinomų kenkėjiškų programų variantų nustatymas aptinkant anomalų elgesį kompiuterinėse sistemose.
• Grėsmės iš vidaus aptikimas: Darbuotojų, kurie gali užsiimti kenkėjiška veikla, pavyzdžiui, duomenų vagyste ar sabotažu, nustatymas.

4. Sveikatos priežiūra

• Ligos diagnostika: Nenormalių sveikatos būklių ar ligų nustatymas, remiantis paciento duomenimis, pvz., neįprastais gyvybiniais požymiais ar laboratorinių tyrimų rezultatais.
• Vaistų atradimas: Galimų vaistų kandidatų nustatymas aptinkant anomalijas biologiniuose duomenyse.
• Sukčiavimo aptikimas: Sukčiavimo draudimo pretenzijų ar medicinos sąskaitų apmokėjimo praktikos nustatymas.

5. E-komercija

• Sukčiavimo aptikimas: Sukčiavimo sandorių, netikrų atsiliepimų ir paskyrų perėmimo aptikimas. Neįprastų pirkimo modelių ar pristatymo adresų nustatymas.
• Personalizavimas: Vartotojų, turinčių neįprastą naršymo ar pirkimo elgesį, nustatymas tiksliniams rinkodaros kampanijoms.
• Atsargų valdymas: Anomalijų pardavimo duomenyse nustatymas siekiant optimizuoti atsargų lygius ir išvengti išpardavimų.

Geriausia praktika naudojant Izoliavimo mišką

Norėdami efektyviai panaudoti Izoliavimo mišką anomalijoms aptikti, apsvarstykite šią geriausią praktiką:

• Duomenų apdorojimas: Įsitikinkite, kad jūsų duomenys yra tinkamai apdoroti prieš taikant Izoliavimo mišką. Tai gali apimti praleistų verčių tvarkymą, skaitinių funkcijų mastelio keitimą ir kategorinių funkcijų kodavimą. Apsvarstykite galimybę naudoti tokius metodus kaip standartizacija (keičiant mastelį, kad būtų nulinis vidurkis ir vieneto dispersija) arba Min-Max mastelio keitimas (keičiant mastelį iki intervalo nuo 0 iki 1).
• Funkcijų inžinerija: Pasirinkite atitinkamas funkcijas, kurios greičiausiai rodys anomalijas. Funkcijų inžinerija gali apimti naujų funkcijų kūrimą iš esamų arba esamų funkcijų transformavimą, kad būtų geriau užfiksuoti pagrindiniai duomenų modeliai.
• Parametrų derinimas: Kruopščiai sureguliuokite Izoliavimo miško algoritmo parametrus, kad optimizuotumėte jo veikimą. Naudokite tokius metodus kaip tinklo paieška ar atsitiktinė paieška, kad sistemingai ištirtumėte skirtingus parametrų nustatymus.
• Slenksčio pasirinkimas: Pasirinkite tinkamą slenkstį anomalijoms nustatyti pagal anomalijų balus. Tai gali apimti anomalijų balų pasiskirstymo vizualizavimą ir slenksčio, kuris atskiria anomalijas nuo normalių duomenų taškų, pasirinkimą. Apsvarstykite galimybę naudoti procentilais pagrįstus slenksčius arba statistinius metodus, kad nustatytumėte optimalų slenkstį.
• Vertinimo metrika: Norėdami įvertinti anomalijų aptikimo modelio veikimą, naudokite atitinkamus įvertinimo rodiklius. Dažniausi rodikliai yra tikslumas, atšaukimas, F1 balas ir plotas po imtuvo veikimo charakteristikų kreive (AUC-ROC). Pasirinkite rodiklius, kurie yra svarbūs konkrečiam taikymui ir santykiniam klaidingai teigiamų ir klaidingai neigiamų rezultatų sumažinimo svarbumui.
• Ansamblio metodai: Sujunkite Izoliavimo mišką su kitais anomalijų aptikimo algoritmais, kad pagerintumėte bendrą modelio tikslumą ir patikimumą. Ansamblio metodai gali padėti sumažinti atskirų algoritmų apribojimus ir pateikti išsamesnį duomenų vaizdą.
• Reguliarus stebėjimas: Nuolat stebėkite anomalijų aptikimo modelio veikimą ir periodiškai apmokykite jį su naujais duomenimis, kad užtikrintumėte, jog jis išliktų veiksmingas. Anomalijos gali keistis laikui bėgant, todėl svarbu nuolat atnaujinti modelį su naujausiais duomenų modeliais.

Pažangios technikos ir plėtiniai

Buvo sukurta keletas pažangių metodų ir plėtinių, siekiant pagerinti Izoliavimo miško galimybes:

• Išplėstas izoliavimo miškas (EIF): Išsprendžia ašies lygiagretaus skaidymo problemą pradiniame izoliavimo miške, leidžiant įstrižus skaidymus, kurie gali geriau užfiksuoti sudėtingus duomenų ryšius.
• Tvirtas atsitiktinis pjūvio miškas (RRCF): Internetinis anomalijų aptikimo algoritmas, kuris naudoja panašų medžiais pagrįstą metodą į Izoliavimo mišką, bet yra sukurtas duomenų srautams apdoroti.
• Izoliavimo miško naudojimas su giliuoju mokymusi: Izoliavimo miško derinimas su gilaus mokymosi metodais gali pagerinti anomalijų aptikimo našumą sudėtinguose duomenų rinkiniuose. Pavyzdžiui, gilaus mokymosi modeliai gali būti naudojami funkcijoms iš duomenų ištraukti, kurios vėliau naudojamos kaip įvestis į Izoliavimo mišką.

Išvada

Izoliavimo miškas yra galingas ir universalus algoritmas anomalijoms aptikti, turintis keletą pranašumų, palyginti su tradiciniais metodais. Jo efektyvumas, mastelis ir gebėjimas apdoroti didelės dimensijos duomenis leidžia jį pritaikyti įvairiose pasaulio pramonės šakose. Suprasdami jo pagrindinius principus, kruopščiai suderindami jo parametrus ir laikydamiesi geriausios praktikos, pasaulio profesionalai gali efektyviai panaudoti Izoliavimo mišką anomalijoms nustatyti, sumažinti riziką ir pagerinti veiklos efektyvumą.

Duomenų apimtims nuolat augant, veiksmingų anomalijų aptikimo metodų paklausa tik didės. Izoliavimo miškas yra vertingas įrankis įžvalgoms iš duomenų išgauti ir neįprastiems modeliams nustatyti, kurie gali turėti didelį poveikį įmonėms ir organizacijoms visame pasaulyje. Būdami informuoti apie naujausius anomalijų aptikimo patobulinimus ir nuolat tobulindami savo įgūdžius, specialistai gali atlikti svarbų vaidmenį išnaudojant duomenų galią, kad būtų skatinamos inovacijos ir sėkmė.