【从零入门人工智能】异常检测实战_数据集：anomaly_data.csv

最新推荐文章于 2025-05-14 12:09:31 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-14 12:09:31 发布 · 1.8k 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #python #信息可视化

从零入门人工智能专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

本文通过导入数据集并使用EllipticEnvelope模型，展示了如何可视化数据分布、建立异常检测模型及预测异常值的过程。通过调整参数提高了预测准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

异常检测实战

实验目标

基于 anomaly_data.csv 数据，可视化数据分布情况、及其对应高斯分布的概率密度函数
建立模型，实现异常数据点预测
可视化异常检测处理结果
修改概率分布阈值EllipticEnvelope(contamination=0.1)中的 contamination，查看阈值改变对结果的影响

数据集：百度云盘链接，提取码：qp2n

导入第三方库

# 导入第三方包
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.covariance import EllipticEnvelope

导入数据集

data = pd.read_csv("./dataset/anomaly_data.csv")
data.head()

数据预览

取出数据集中的每一列数据

取出每一列的数据，方便后面的数据可视化

# 取出每一列的数据
x1 = data.loc[:,"x1"]
x2 = data.loc[:,"x2"]
print(x1.shape,x2.shape)

数据维度
从运行结果中可以知道，数据集中一共含有 307 条数据

数据可视化

# 数据可视化
fig1 = plt.figure()
plt.scatter(x1,x2)

plt.title("x1 vs x2")
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("x2")

plt.show()

数据可视化结果1

可视化数据的分布情况

# 显示数据分布情况
fig2 = plt.figure(figsize=(20,5))
plt.subplot(121)
plt.hist(x1, bins=100)

plt.title("x1 distribution")
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("counts")

plt.subplot(122)
plt.hist(x2, bins=100)

plt.title("x2 distribution")
plt.xlabel("x2")
plt.ylabel("counts")

plt.show()

数据分布情况

通过可视化的结果，我们可以直观的看到 x1 和 x2 的数据分布情况，其中 x1 的大部分数据都集中在7.5~11.5 这个区间之中，x2 的大部分数据都集中在8.5~11.5 这个区间之中

计算均值和方差

计算均值和方差，方便后续画出 x1 和 x2 的高斯分布

# 计算均值和标准差
x1_mean = x1.mean()
x1_sigma = x1.std()

x2_mean = x2.mean()
x2_sigma = x2.std()
print(x1_mean, x1_sigma)
print(x2_mean, x2_sigma)

均值和方差

画出 `x1` 和 `x2` 的高斯分布图形

# 计算高斯分布的 p(x)
fig3 = plt.figure(figsize=(20,5))
plt.subplot(121)
x1_range = np.linspace(0,20,1000)
x1_normal = norm.pdf(x1_range, x1_mean, x1_sigma)
plt.plot(x1_range, x1_normal)
plt.title("normal p(x1)")
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("counts")

plt.subplot(122)
x2_range = np.linspace(0,20,1000)
x2_normal = norm.pdf(x2_range, x2_mean, x2_sigma)
plt.plot(x2_range, x2_normal)
plt.title("normal p(x2)")
plt.xlabel("x2")
plt.ylabel("counts")

plt.show()

高斯分布

建立异常检测模型并进行预测

# 建立模型并进行预测
from sklearn.covariance import EllipticEnvelope
ad_model = EllipticEnvelope()
ad_model.fit(data)

y_predict = ad_model.predict(data)
print(pd.value_counts(y_predict))

异常检测预测结果
sklearn.covariance.EllipticEnvelope 的具体参数解释参考：官方文档

contamination 表示的是异常值所占的比例，默认为 0.1，表示异常值占总体数据的 10%

运行结果中y_predict 中取值为 1 的表示正常值，取值为 -1 表示模型预测出的异常值

默认参数情况下对模型预测结果进行可视化

# 可视化预测结果
fig4 = plt.figure(figsize=(20,10))
orginal_data = plt.scatter(x1, x2, marker="x")
anomaly_data = plt.scatter(x1[y_predict == -1], x2[y_predict == -1], marker="o", facecolor="none", edgecolors="red", s=150)

plt.title("anomaly datection result")
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("x2")
plt.legend((orginal_data, anomaly_data),('orginal_data', 'anomaly_data'))

plt.show()

默认参数的预测结果
matplotlib.pyplot.scatter 的具体参数可以参考：官方文档

图中红色圈圈表示选中的异常值。从可视化的结果中我们可以看出，模型的预测结果还不够准确，将一些正确的值也标记成了异常值，所以我们需要修改默认的参数是的预测的结果更加准确。

修改默认参数后，对模型预测结果进行可视化

# 修改阈值 contamination， 阈值表示异常点的比例
ad_model = EllipticEnvelope(contamination=0.03)
ad_model.fit(data)

y_predict = ad_model.predict(data)
# print(pd.value_counts(y_predict))

# 可视化预测结果
fig5 = plt.figure(figsize=(20,10))
orginal_data = plt.scatter(x1, x2, marker="x")
anomaly_data = plt.scatter(x1[y_predict == -1], x2[y_predict == -1], marker="o", facecolor="none", edgecolors="red", s=150)

plt.title("anomaly datection result")
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("x2")
plt.legend((orginal_data, anomaly_data),('orginal_data', 'anomaly_data'))

plt.show()

修改阈值之后对模型预测结果进行可视化的结果

从可视化的结果中我们可以看出，模型的预测准确性已经有了不小的提升，所有异常值都被标记了出来。

总结

本次实验，通过计算数据各维度对应的高斯分布概率密度函数，可用于寻找到数据中的异常点;
通过修改概率密度阈值contamination，可调整异常点检测的灵敏度;
异常值的检测在实际的生活中应用的比较广泛，例如一些传感器的数据检测，如果传感器的数据出现了异常，我们需要及时的对异常进行排除，对损坏的传感器进行更换，否则会导致检测结果的准确性下降。
核心算法参考链接: sklearn.covariance.EllipticEnvelop