Bauen von Anomalie -Erkennungssystemen mit Python

Klären Sie die Ausnahmedefinition; 2. Wählen Sie geeignete Methoden wie Z-Score, Isolationswald; 3. Verwenden Sie Präzision, F1 und andere Indikatoren, um zu bewerten und abzustimmen. 4. Stellen Sie das Modell ein und richten Sie einen Alarmmechanismus ein. Der Schlüssel zum Aufbau eines Ausnahmerkennungssystems besteht darin, Dateneigenschaften und Geschäftsszenarien zu verstehen. Analysieren Sie zunächst die Datenverteilung über EDA und kommunizieren Sie mit dem Unternehmen, um die Ausnahmendefinition zu bestimmen, und wählen Sie dann statistische Methoden, Modellmethoden oder Deep-Lern-Methoden anhand von Datentypen und Szenarien, verwenden Sie Python-Tools wie Scikit-Learn, um Erkennung zu erzielen, Bewertungsindikatoren und manuelle Überprüfung und Optimierungsmodelle zu kombinieren, und die Modelle des Systems und der Einstellung von Alarmmechanismen und Modellen für die Einrichtung von Alarmmechanismen.

Möchten Sie in Python ein effektives Ausnahmerkennungssystem erstellen? Tatsächlich ist der Schlüssel nicht, wie cool die Tools sind, sondern wie Ihre Daten aussehen und welche Anomalien manifestiert. Python hat eine Fülle von Bibliotheken und Tools, aber wie man es gut benutzt, hängt davon ab, wie Sie es in Kombination mit der Szene entwerfen.

Die folgenden Aspekte sind beim Aufbau solcher Systeme am wichtigsten.

1. Klar, was eine Ausnahme ist

Viele Anfänger möchten zu Beginn Modelle einrichten, aber der erste Schritt sollte darin bestehen, herauszufinden: Welche Situationen gelten in den Daten, mit denen Sie konfrontiert sind? Ist es eine numerische Mutation? Oder Verteilungsversatz? Oder ein bestimmtes Muster?

Wenn Sie beispielsweise Serverprotokolle überwachen, kann der "abnormale" der Anstieg der Anzahl der Zugriffe einer bestimmten Schnittstelle in kurzer Zeit sein. Wenn Sie das Benutzerverhalten analysieren, kann der "abnormale" in mehreren aufeinanderfolgenden Zeiten während eines abnormalen Zeitraums die Benutzer anmelden.

Anregung:

• Führen Sie zuerst die Datenxploration (EDA) aus und sehen Sie die Datenverteilung
• Kommunizieren Sie mit der Business Party, um die tatsächliche Definition von "Ausnahme" zu verstehen
• In einigen Szenarien sind die Ausnahmendaten sehr knapp und eine unbeaufsichtigte Methode erforderlich.

2. Wählen Sie die richtige Erkennungsmethode aus

Python verfügt über viele vorbereitete Methoden, mit denen Ausnahmen erfasst werden können. Verschiedene Szenarien sind für verschiedene Methoden geeignet:

• Statistisch basierte Methoden : wie Z-Score, IQR, geeignet für numerische Daten, einfach und effektiv
• Modellbasierte Methoden : wie Isolationswald und ein Klassen-SVM, geeignet für unbeaufsichtigte Szenarien
• Zeitreihenbasierte Methoden : wie Prophet und STL-Zerlegung, geeignet für zeitabhängige Daten
• Deep Learning-Methoden : wie AutoCoder, geeignet für hochdimensionale Daten oder komplexe Modi

Beispielsweise können Sie scikit-learn IsolationForest verwenden, um schnell ein Modell auszuführen:

 von sklearn.ensemble Import -Isolationwald
Modell = IsolationForest (Kontamination = 0,05)
Modell.Fit (Daten)
Daten ['Anomalie'] = Modell.Predict (Daten)

Anregung:

• Beginnen Sie mit einfachen Methoden und sehen Sie die Effekte an
• Gehen Sie nicht sofort in ein tiefes Lernen, es sei denn, Sie brauchen es wirklich
• Versuchen Sie mehrere weitere Methoden, um die Ergebnisse zu vergleichen

3. Die Bewertung und Abstimmung kann nicht nachlässig sein

Das Anomalie -Erkennungsmodell hat keine klare Genauigkeit wie die Klassifizierungsaufgabe, und es ist schwieriger zu bewerten. Sie können diese Metriken verwenden:

• Präzision und Rückruf
• F1 -Score (insbesondere wenn Daten aus dem Gleichgewicht sind)
• AUC-ROC-Kurve (wenn Sie teilweise Etiketten haben)

Wenn in den Daten keine Ausnahmeproben markiert sind, müssen Sie sich auf das Geschäftsfeedback verlassen, um die Parameter anzupassen. Nachdem Sie beispielsweise online gegangen sind, ist es wirklich nützlich zu beobachten, ob das vom System gemeldete "abnormale" wirklich nützlich ist.

Anregung:

• Wenn Sie Daten beschriften, versuchen Sie, überwachte Lernbewertungsmethoden zu verwenden
• Wenn nicht, kann manuelle Probenahme erfolgen
• Achten Sie auf die falsch positive Rate des Modells. Zu hoch wirkt sich auf die tatsächliche Verwendung aus

4. Die Bereitstellung und Überwachung sind ebenfalls kritisch

Das Modell ist gut ausgebildet, es bedeutet nicht, dass es verwendet werden kann. Wenn Sie als System bereitgestellt werden, müssen Sie Echtzeit, Dateneingangsformat und abnormaler Alarmmechanismus berücksichtigen.

Mit Flask können Sie eine einfache API -Schnittstelle einrichten, um Erkennungsdienste bereitzustellen, oder Sie können zeitgesteuerte Aufgaben verwenden, um Daten regelmäßig zu verarbeiten.

Anregung:

• Bereitstellen mit leichten Frameworks wie Fastapi oder Kolben
• Richten Sie Alarmmechanismen ein, z. B. die Benachrichtigung von E -Mails oder den Zugriff auf das Überwachungssystem
• Aktualisieren Sie das Modell regelmäßig, da sich die Datenverteilung ändern kann

Grundsätzlich ist das. Es ist nicht schwierig, Abnormalitäten in Python zu erkennen, aber um ein praktisches System zu erstellen, müssen Sie die Daten verstehen, die richtige Methode auswählen und kontinuierlich optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBauen von Anomalie -Erkennungssystemen mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!