从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
本文内容包括：
- 介绍异常检测；
- 异常检测的用例；
- 孤立森林是什么；
- 用孤立森林进行异常检测；
- 用 Python 实现。
异常检测简介
离群值是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。
异常检测是找出数据中离群值（和大多数数据点显著不同的数据点）的过程。
真实世界中的大型数据集的模式可能非常复杂，很难通过查看数据就发现其模式。这就是为什么异常检测的研究是机器学习中极其重要的应用。
本文要用孤立森林实现异常检测。我们有一个简单的工资数据集，其中一些工资是异常的。目标是要找到这些异常值。可以想象成，公司中的一些雇员挣了一大笔不同寻常的巨额收入，这可能意味着存在不道德的行为。
在继续实现之前，先讨论一些异常检测的用例。
异常检测用例
异常检测在业界中应用广泛。下面介绍一场常见的用例：
银行：发现不正常的高额存款。每个账户持有人通常都有固定的存款模式。如果这个模式出现了异常值，那么银行就要检测并分析这种异常（比如洗钱）。
金融：发现欺诈性购买的模式。每个人通常都有固定的购买模式。如果这种模式出现了异常值，银行需要检测出这种异常，从而分析其潜在的欺诈行为。
卫生保健：检测欺诈性保险的索赔和付款。
制造业：可以监测机器的异常行为，从而控制成本。许多公司持续监视着机器的输入和输出参数。众所周知，在出现故障之前，机器的输入或输出参数会有异常。从预防性维护的角度出发，需要对机器进行持续监控。
网络：检测网络入侵。任何对外开放的网络都面临这样的威胁。监控网络中的异常活动，可以及早防止入侵。
接着了解一下机器学习中的孤立森林算法。
什么是孤立森林
孤立森林是用于异常检测的机器学习算法。这是一种无监督学习算法，通过隔离数据中的离群值识别异常。
孤立森林是基于决策树的算法。从给定的特征集合中随机选择特征，然后在特征的最大值和最小值间随机选择一个分割值，来隔离离群值。这种特征的随机划分会使异常数据点在树中生成的路径更短，从而将它们和其他数据分开。
一般而言，异常检测的第一步是构造「正常」内容，然后报告任何不能视为正常的异常内容。但孤立森林算法不同于这一原理，首先它不会定义「正常」行为，而且也没有计算基于点的距离。
一如其名，孤立森林不通过显式地隔离异常，它隔离了数据集中的异常点。
孤立森林的原理是：异常值是少量且不同的观测值，因此更易于识别。孤立森林集成了孤立树，在给定的数据点中隔离异常值。
孤立森林通过随机选择特征，然后随机选择特征的分割值，递归地生成数据集的分区。和数据集中「正常」的点相比，要隔离的异常值所需的随机分区更少，因此异常值是树中路径更短的点，路径长度是从根节点经过的边数。
用孤立森林，不仅可以更快地检测异常，还需要更少的内存。
孤立森林隔离数据点中的异常值，而不是分析正常的数据点。和其他正常的数据点相比，异常数据点的树路径更短，因此在孤立森林中的树不需要太大的深度，所以可以用更小的 max_depth 值，从而降低内存需求。
这一算法也适用于小数据集。
接着我们对数据做一些探索性分析，以了解给定数据的相关信息。
探索性数据分析
先导入所需的库。导入 numpy、pandas、seaborn 和 matplotlib。此外还要从 sklearn.ensemble 中导入孤立森林（IsolationForest）。
代码语言：javascript复制import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest导入库后，要将 csv 数据读取为 padas 数据框，检查前十行数据。
本文所用数据是不同职业的人的年薪（美元）。数据中有一些异常值（比如工资太高或太低），目标是检测这些异常值。
代码语言：javascript复制df = pd.read_csv('salary.csv')
df.head(10)
数据集表头。
为了更好地了解数据，将工资数据绘制成小提琴图，如下图所示。小提琴图是一种绘制数值数据的方法。
通常，小提琴图包含箱图中所有数据——中位数的标记和四分位距的框或标记，如果样本数量不太大，图中可能还包括所有样本点。
工资的小提琴图。
为了更好地了解离群值，可能还会查看箱图。箱图一般也称为箱线图。箱图中的箱子显示了数据集的四分位数，线表示剩余的分布。线不表示确定为离群值的点。
我们通过 interquartile range, 的函数检测离群值。在统计数据中，interquartile range，（也称为 midspread 或 middle 50%）是度量统计学分散度的指标，等于第 75% 个数和第 25% 个数的差。
工资的箱图，指示了右侧的两个离群值。
完成数据的探索性分析后，就可以定义并拟合模型了。
定义及拟合模型
我们要创建一个模型变量，并实例化 IsolationForest（孤立森林）类。将这四个参数的值传递到孤立森林方法中，如下所示。
代码语言：javascript复制from sklearn.ensemble import IsolationForest
def Isolation_Forest_model(df):
#构建模型，n_estimators=50，构建50棵树
model=IsolationForest(n_estimators=50,
max_samples='auto',
contamination=float(0.1),
max_features=1.0)
#训练模型
model.fit(df[['salary']])
#预测decision_function得出异常评分
df['scores']=model.decision_function(df[['salary']])
#predict（）函数 得到模型是否异常的判断，-1异常，1正常
df['anomaly']=model.predict(df[['salary']])
return df- 评估器数量：n_estimators 表示集成的基评估器或树的数量，即孤立森林中树的数量。这是一个可调的整数参数，默认值是 100；
- 最大样本：max_samples 是训练每个基评估器的样本的数量。如果 max_samples 比样本量更大，那么会用所用样本训练所有树。max_samples 的默认值是『auto』。如果值为『auto』的话，那么 max_samples=min(256, n_samples)；
- 数据污染问题：算法对这个参数非常敏感，它指的是数据集中离群值的期望比例，根据样本得分拟合定义阈值时使用。默认值是『auto』。如果取『auto』值，则根据孤立森林的原始论文定义阈值；
- 最大特征：所有基评估器都不是用数据集中所有特征训练的。这是从所有特征中提出的、用于训练每个基评估器或树的特征数量。该参数的默认值是 1。
model=IsolationForest(n_estimators=50, max_samples='auto', contamination=float(0.1),max_features=1.0)
model.fit(df[['salary']])
孤立森林模型训练输出。
模型定义完后，就要用给定的数据训练模型了，这是用 fit() 方法实现的。这个方法要传入一个参数——使用的数据（在本例中，是数据集中的工资列）。
正确训练模型后，将会输出孤立森林实例（如图所示）。现在可以添加分数和数据集的异常列了。
添加分数和异常列
在定义和拟合完模型后，找到分数和异常列。对训练后的模型调用 decision_function()，并传入工资作为参数，找出分数列的值。
类似的，可以对训练后的模型调用 predict() 函数，并传入工资作为参数，找到异常列的值。
将这两列添加到数据框 df 中。添加完这两列后，查看数据框。如我们所料，数据框现在有三列：工资、分数和异常值。分数列中的负值和异常列中的 -1 表示出现异常。异常列中的 1 表示正常数据。
这个算法给训练集中的每个数据点都分配了异常分数。可以定义阈值，根据异常分数，如果分数高于预定义的阈值，就可以将这个数据点标记为异常。
代码语言：javascript复制df['scores']=model.decision_function(df[['salary']])
df['anomaly']=model.predict(df[['salary']])
df.head(20)
给数据的每一行中都添加了分数和异常值后，就可以打印预测的异常了。
打印异常
为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。
代码语言：javascript复制anomaly=df.loc[df['anomaly']==-1]
anomaly_index=list(anomaly.index)
print(anomaly)
异常输出。
注意，这样不仅能打印异常值，还能打印异常值在数据集中的索引，这对于进一步处理是很有用的。
异常可视化
代码语言：javascript复制#异常数据可视化函数
import plotly.graph_objects as go
def plot_anomaly(ts,anomaly_pred = None,fig = go.Figure()):
fig1 = go.Scatter(x = ts.index,y = ts,mode = 'lines', name = ts.name)
fig.add_trace(fig1)
if anomaly_pred is not None:
status = go.Scatter(
x = anomaly_pred.index,
y = ts.loc[anomaly_pred.index],
mode = 'markers', name = anomaly_pred.name,marker= {'color':'red','size':10,'symbol':'star','line_width':0})
fig.add_trace(status)
# fig.show()
return fig
df = Isolation_Forest_model(df)
fig = plot_anomaly(df['salary'], anomaly_pred=df[df['anomaly'] == -1]['anomaly'])
评估模型
为了评估模型，将阈值设置为工资>99999 的为离群值。用以下代码找出数据中存在的离群值：
代码语言：javascript复制outliers_counter = len(df[df['salary'] > 99999])
outliers_counter计算模型找到的离群值数量除以数据中的离群值数量，得到模型的准确率。
代码语言：javascript复制print("Accuracy percentage:", 100*list(df['anomaly']).count(-1)/(outliers_counter))准确率：100%
尾注
本教程内容包括：什么是离群值以及如何用孤立森林算法检测离群值。还讨论了针对该问题的不同的探索性数据分析图，比如小提琴图和箱图。
最终我们实现了孤立森林算法，并打印出了数据中真正的离群值。希望你喜欢这篇文章，并希望这篇文章能在未来的项目中帮到你。
