python离群点检测_包会！手把手教你机器学习(零基础)之异常点检测

Hello everyone ~ 我是GeoHey的周同学，近段时间呢我负责设计一个检测数据是否异常的模型，刚开始构思的时候还天真般的想用逻辑判断来实现，可是我后来发现不同的数据流有不同的特点，于是乎找到了一个比较好的解决方法,那就是Python机器学习框架 sklearn。

http://scikit-learn.org/stable/

这篇 blog 只要你懂一点python语法，稍微认真一点，你就能看懂。

OK ！ 言归正传，我将为大家介绍 OneClassSVM 异常检测模型的使用。OneClassSVM 基于无监督学习算法，用于新奇点检测，并将新数据分类。通俗的说(讲人话)就是说如果新来的数据不在正常范围之内就判定为异常数据。

我们来举个通俗易懂的例子。

假设周同学是在三里屯卖烧饼的，每个月正常收入在8000-9000元,每个月正常支出在3000-4000元，我们现在要设计一个模型，即收入或者支出不在其正常范围，我们就认为是异常。下面上代码 ！（文末有整体代码，饥渴难耐的同学可以一口闷）有效代码还不到50行，不要畏惧，看到这里你已经成功90%了。

首先导入需要使用的包。

import random

import numpy as np

from sklearn import svm

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.font_manager

random 是python自带的随机函数的库。

numpy 是python用于矩阵运算的库。

svm 是机器学习的类型。

matplotlib.pyplot 是作图用的。

matplotlib.font_manager用于管理图像的字体。

我们继续

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 150, 150), np.linspace(0, 150, 150))

-----------------------分割线----------------------

这段代码用于之后的作图，和机器学习没有任何关系，它可以生成x,y都为150,内部均匀分布150*150个点的正方形栅格。

紧接着

n1 = [random.randint(80,90) for i in range(1000) ]

n2 = [random.randint(30,40) for i in range(1000) ]

l_train = list(zip(n1,n2))

X_train = np.array(l_train)

-----------------------分割线----------------------

(为了节省计算时间，我们默认单位为100元，即 80 为 8000 元收入)

n1 模拟生成 1000 次每月正常收入的python列表

n2 模拟生成 1000 次每月正常支出的python列表

l_train = list(zip(n1,n2))

将两列表压在一起，成为能显示每月 收入、支出 的列表，==比如：[(8200,3300), (8800,3200), ...... ] ==

随后

X_train = np.array(l_train)

将普通Python列表转化为用于矩阵运算的 Numpy array 所以 X_train 就是我们需要的训练数据。

同理，我们再生成一些测试数据：

n3 = [random.randint(70,90) for i in range(100) ]

n4 = [random.randint(30,50) for i in range(100) ]

l_test = list(zip(n3,n4))

X_test = np.array(l_test)

-----------------------分割线----------------------

随机生成100组数据，月收入在7000-1000，月支出在3500-5000

然后我们进行训练与测试

clf = svm.OneClassSVM(nu=0.05, kernel='rbf', gamma=0.01)

clf.fit(X_train)

y_pred_train = clf.predict(X_train)

y_pred_test = clf.predict(X_test)

n_error_train = y_pred_train[y_pred_train == -1].size

n_error_test = y_pred_test[y_pred_test == -1].size

-----------------------分割线----------------------

clf = svm.OneClassSVM(nu=0.05, kernel='rbf', gamma=0.01)

这行代码创建OneClassSVM模型对象，即clf，参数== nu == 为训练错误率，我们控制在 5% 左右， kernel 为该模型使用算法，'rbf'为默认算法。 gamma为rbf算法的一个系数，经实际反复使用推荐设置为0.01-0.001之间。

clf.fit(X_train)

``` 将训练数据填入进行训练。 这里我们创建的模型会以==X_train==为数据基础进行训练，推算出数据合理范围。如下图所示：


######进行预测

```python

y_pred_train = clf.predict(X_train)

y_pred_test = clf.predict(X_test)

分别对训练数据与测试数据进行预测

得出结果

n_error_train = y_pred_train[y_pred_train == -1].size

n_error_test = y_pred_test[y_pred_test == -1].size

这两行代码分别给出了 训练数据和测试数据异常的数量，其中==-1==表示数据异常。

打印结果

print('训练数据的错误量',n_error_train,'正确率{}%'.format((len(X_train)-n_error_train)*100/len(X_train)))

print('测试数据的错误量',n_error_test,'正确率{}%'.format((len(X_test)-n_error_test)*100/len(X_test)))

这两句print语句是方便查看预测结果，以下是我某次的运行结果：

其实到这里，机器学习的部分就已经结束啦，怎么样，是不是很简单，

你是不是感觉，还没开始就已经结束了？

从数据创建，模型创建，模型训练，数据预测才不到 20 行代码就完成了。难怪：

==Life is short, I use Python. ==

接下来是数据上图代码

各位伙伴如果不了解matplotlib可以去它的官网搜一下关键字

https://matplotlib.org/index.html 查询一下，其实都是一些图片属性设置。照着敲就可以了，我们主要是看看结果图。

# 画图部分

Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

Z = Z.reshape(xx.shape)

# 设置图片标题

plt.title('Output / Input')

# 设置图标类型为Blues_r

plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min(), 0, 7), cmap=plt.cm.Blues_r)

# 设置边界线颜色为红色

a = plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0], linewidths=2, colors='red')

# 设置有效区域颜色为橘黄色

plt.contourf(xx, yy, Z, levels=[0, Z.max()], colors='orange')

# 设置X轴Y轴表示内容， X为收入 Y为支出

b1 = plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c='white')

b2 = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='green')

plt.axis('tight')

# 设置坐标显示范围

plt.xlim((60, 120))

plt.ylim((0, 80))

# 设置图片属性说明（边界，训练点，测试点），以及显示在图片左上角

plt.legend([a.collections[0], b1, b2 ],

["normal boundary", "train income/consume ","test income/consume "

],

loc="upper left",

prop=matplotlib.font_manager.FontProperties(size=11))

# 设置x轴说明

plt.xlabel(

"error train: %d/1000 ; errors test: %d/100 ; "

% (n_error_train, n_error_test, ))

# 显示图片

plt.show()

print('程序执行完毕')

以下是不同参数下的测试结果:

修改测试参数：

n3 = [random.randint(80,100) for i in range(100) ]

n4 = [random.randint(30,40) for i in range(100) ]

只需要更改收入范围【上面的(80,100)】与支出范围【上面的(30,40)】即可。

正常范围同时满足 收入80-90 支出30-40。

x轴为收入，y轴为支出，单位 100元。

---------------------分割线---------------------

随机生成 收入范围:80-100 支出范围:30-40

---------------------分割线---------------------

随机生成 收入范围:70-100 支出范围:30-50

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最后这组数据收入明显全部高于正常范围，同时也表达了作者对美好生活的向往。

随机生成 收入范围:150-170 支出范围:60-80

这里需要将前面的xx, yy 参数改为 (0, 200, 200)为了背景栅格能更大的显示

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 200, 200), np.linspace(0, 200, 200))

plt.xlim((60, 120))

plt.ylim((0, 80))

表示x,y轴显示范围,把他们调大一点到

==plt.xlim(0,200) plt.ylim(0,200)==这样图片能正常显示

---------------------分割线---------------------

这次的内容就这些啦，sklearn还有许多即拿即用的机器学习包，有兴趣的伙伴可以去官网

http://scikit-learn.org/stable/ 学习更多的模型哦。

如有疑问可发邮件至 zhoudy@geohey.com

下次见，白白👋。

附（整体代码，可直接运行）

import random

import numpy as np

from sklearn import svm

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.font_manager

# 生成正方形栅格点，作图使用

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 150, 150), np.linspace(0, 150, 150))

# 生成训练数据

n1 = [random.randint(80,90) for i in range(1000) ]

n2 = [random.randint(30,40) for i in range(1000) ]

l_train = list(zip(n1,n2))

X_train = np.array(l_train)

# 生成测试数据

n3 = [random.randint(80,100) for i in range(100) ]

n4 = [random.randint(30,40) for i in range(100) ]

l_test = list(zip(n3,n4))

X_test = np.array(l_test)

# 创建训练模型对象

clf = svm.OneClassSVM(nu=0.05, kernel='rbf', gamma=0.01)

# 训练数据

clf.fit(X_train)

# 预测训练数据

y_pred_train = clf.predict(X_train)

# 预测测试数据

y_pred_test = clf.predict(X_test)

# 输出错误数量

n_error_train = y_pred_train[y_pred_train == -1].size

n_error_test = y_pred_test[y_pred_test == -1].size

print('训练数据的错误量',n_error_train,'正确率{}%'.format((len(X_train)-n_error_train)*100/len(X_train)))

print('测试数据的错误量',n_error_test,'正确率{}%'.format((len(X_test)-n_error_test)*100/len(X_test)))

# 画图部分

Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

Z = Z.reshape(xx.shape)

# 设置图片标题

plt.title('Output / Input')

# 设置图标类型为Blues_r

plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min(), 0, 7), cmap=plt.cm.Blues_r)

# 设置边界线颜色为红色

a = plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0], linewidths=2, colors='red')

# 设置有效区域颜色为橘黄色

plt.contourf(xx, yy, Z, levels=[0, Z.max()], colors='orange')

# 设置X轴Y轴表示内容， X为收入 Y为支出

b1 = plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c='white')

b2 = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='green')

plt.axis('tight')

# 设置坐标显示范围

plt.xlim((60, 120))

plt.ylim((0, 80))

# 设置图片属性说明（边界，训练点，测试点），以及显示在图片左上角

plt.legend([a.collections[0], b1, b2 ],

["normal boundary", "train income/consume ","test income/consume "

],

loc="upper left",

prop=matplotlib.font_manager.FontProperties(size=11))

# 设置x轴说明

plt.xlabel(

"error train: %d/1000 ; errors test: %d/100 ; "

% (n_error_train, n_error_test, ))

# 显示图片

plt.show()

print('程序执行完毕')