Bojan Miletic在使用机器学习算法时询问了有关数据集中异常值检测的问题。这篇文章是对他的问题的回答。
离群值
许多机器学习算法对输入数据中属性值的范围和分布敏感。输入数据中的异常值可能会扭曲和误导机器学习算法的训练过程，从而导致更长的训练时间，更不准确的模型以及最终的较差结果。
image.png
异常值
由Robert S. Donovan拍摄，保留一些权利
即使在针对训练数据准备预测模型之前，异常值也可能导致误导性表示，进而导致对收集数据的误导性解释。异常值可以在描述性统计中偏离属性值的摘要分布，如平均值和标准差，以及直方图和散点图等图形，压缩数据体。
最后，异常值可以表示与问题相关的数据实例的示例，例如欺诈检测和计算机安全性中的异常。
异常值建模
异常值是极端值，远远超出其他观察值。例如，在正态分布中，异常值可以是分布尾部的值。
识别异常值的过程在数据挖掘和机器学习中有许多名称，例如异常值挖掘，异常值建模和新颖性检测以及异常检测。
在他的书 Outlier Analysis（会员链接）中，Aggarwal提供了一个有用的离群检测方法分类，如下：
- 极值分析：确定数据底层分布的统计尾部。例如，统计方法，如单变量数据的z分数。
- 概率和统计模型：从数据的概率模型中确定不太可能的实例。例如，使用期望最大化优化的高斯混合模型。
- 线性模型：使用线性相关将数据建模到较低维度的投影方法。例如，主成分分析和具有大残差的数据可能是异常值。
- 基于邻近度的模型：与群集，密度或最近邻分析确定的数据质量隔离的数据实例。
- 信息理论模型：异常值被检测为数据实例，增加了数据集的复杂性（最小代码长度）。
- 高维异常值检测：搜索子空间异常值的方法可以在更高维度（维数灾难）中分解基于距离的度量。
Aggarwal评论说，异常模型的可解释性至关重要。对于特定数据实例为何或不是异常值的决策，需要上下文或基本原理。
在他的数据挖掘和知识发现手册（会员链接）的贡献章节中 ，Irad Ben-Gal提出了异常模型的分类，如单变量或多变量，参数和非参数。这是基于已知数据来构造方法的有用方法。例如：
- 您是否考虑过一个或多个属性中的异常值（单变量或多变量方法）？
- 您能否假设一个统计分布，从中采集或不采样（参数或非参数）？
入门
有许多方法和很多研究都用于异常检测。首先进行一些假设和设计实验，您可以清楚地观察这些假设对某些性能或准确度测量的影响。
我建议通过极值分析，接近方法和投影方法的步进过程。
极值分析
您无需了解高级统计方法即可查找，分析和过滤数据中的异常值。通过极值分析开始简单。
- 专注于单变量方法
- 使用散点图，直方图和框和胡须图可视化数据并查找极值
- 假设分布（高斯分布）并寻找与平均值相比超过2或3个标准差的值或从第一个或第三个四分位数开始的1.5倍的值
- 从训练数据集中筛选出异常值候选者并评估您的模型性能
接近方法
一旦探索了更简单的极值方法，请考虑转向基于邻近度的方法。
- 使用聚类方法识别数据中的自然聚类（例如k均值算法）
- 识别并标记聚类质心
- 识别与集群质心具有固定距离或百分比距离的数据实例
- 从训练数据集中筛选出异常值候选者并评估您的模型性能
投影方法
投影方法应用起来相对简单，并且可以快速突出显示无关的值。
- 使用投影方法将数据汇总为两个维度（例如PCA，SOM或Sammon的映射）
- 可视化映射并手动识别异常值
- 使用来自投影值或码本向量的邻近度量来识别异常值
- 从训练数据集中筛选出异常值候选者并评估您的模型性能
方法鲁棒于异常值
另一种策略是转向对异常值具有鲁棒性的模型。有强大的回归形式可以最小化中位数最小二乘误差而不是均值（所谓的稳健回归），但计算量更大。还有一些方法，如决策树，对异常值很强。
您可以检查一些对异常值有效的方法。如果存在显着的模型准确性优势，则可能有机会对训练数据中的异常值进行建模和过滤。
资源
有很多网页讨论异常值检测，但我建议阅读一本关于这个主题的好书，更具权威性。即使查看机器学习和数据挖掘的入门书籍也不会对您有用。有关统计学家对异常值的经典处理，请查看：
- Rousseeuw和Leroy于2003年发布了鲁棒回归和异常值检测（联盟链接）
- Barnett和Lewis于1994年出版的统计数据（附属链接）中的异常值
- 霍金斯出版于1980年的专着中识别异常值（会员链接）
网友评论