【第十七章：Sentosa_DSML社区版-机器学习之异常检测】

【第十七章：Sentosa_DSML社区版-机器学习之异常检测】

    机器学习异常检测是检测数据集中的异常数据的算子，一种高效的异常检测算法。它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。

17.1 异常检测

1.算子介绍

    异常检测算子(IsolationForestNode)是检测数据集中的异常数据的算子，一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。在建树过程中，如果一些样本很快就到达了叶子节点，那么就被认为很有可能是异常点，结果生成prediction列，值为0则正常，为1则异常。

2.算子类型

    机器学习/异常检测算子。

3.算子属性说明

属性

页面显示名称

选项

类型

默认值

约束规则

属性说明

num_tree

树的数量

必填

Integer

5

0

模型中的树的数量

sample_type

样本取样方式

必填

String

rate

单选:number，rate

样本取样方式

sample_rate

样本采样率(0,1]

必填

Double

1.0

范围(0,1]，样本取样方式选择rate

样本采样率

max_depth

树的最大深度

必填

Integer

1

0

树的最大深度

bootstrap

每棵树是否重采样

必填

Boolean

否

单选:true，false

每棵树是否重采样

contamination

异常值在数据集中所占的比例(0,1)

必填

Double

0.1

(0,1)之间

异常值在数据集中所占的比例

skip_null_value

是否跳过空值

必填

Boolean

是

单选：是，否

是否跳过空值

4.算子使用介绍

（1）算子初始化

    参考公共功能算子初始化操作。

（2）算子属性设置

    异常检测算子的属性设置如图所示

异常检测算子属性设置

（3）算子的运行

    异常检测算子为建模算子，需要先训练数据生成模型，再通过模型对相同结构的数据进行处理得到最终结果。具体运行过程如下所述。

    首先通过数据读入算子读取数据，中间可以接任意个数据处理算子(例，行处理，列处理等)，然后接一个异常检测算子，右击算子，点击运行，得到异常检测模型。

运行异常检测算子获得异常检测模型

    得到模型后右击模型，可以查看模型信息。模型后可接任意个数据处理算子，再接图表分析算子或数据写出算子，形成算子流执行，但评估算子对此模型无效。

异常检测模型算子流

    可以右击模型，查看模型的模型信息。模型的运行结果如图所示

异常检测模型的运行结果

    结果中Predicted_group值为0则认为为正常数据，为1则认为为异常数据。

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Sentosa_DSML算子流开发视频