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lhy机器学习（五）： ML Lecture Anomaly Detection （异常检测—有标签）（一）

李宏毅机器学习之Anomaly Detection

要解决的问题

给定一个数据集，我们想要找到一个函数可以区分输入x是否相似于数据集

在这里插入图片描述

什么是异常

在这里插入图片描述

异常侦测的应用

在这里插入图片描述

为什么不用二分类来侦测异常呢，正常的为一类，异常的为一类

如果正常的一类就是我们的训练数据集，拥有共性和相近的特征，那异常的一类里面的东西就太离散了，你根本无法穷举所有的异常，换句话说，不是正常的就都是异常，这也是我们为什么不用二分类侦测异常的原因。而且很多时候很难收集到异常的资料。

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异常侦测的分类

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1. 异常侦测的一般框架（有标签lable的情况）

对于上述的训练集有label的情况，我们应该如何侦测异常呢？

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因为是有标签的，所以可以训练一个分类器了

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对于输入的数据，会计算出一个信心分数，如果分数很高，就说明它属于这个类别的信心很大，我们设定一个阈值，如果大于阈值，就是正常数据，如果小于阈值，就是异常数据

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然后李老师做了个实验，侦测了一下，发现正常的数据还是蛮准的，但是异常数据中识别出是柯阿三的概率比较高，那么为什么呢，柯阿三是谁呢？

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柯阿三就是下图的人物，我们可以看出来柯阿三与辛普森家族长的本来就差异挺大QAQ，所以异常值很容易被识别成柯阿三

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下面这个文献有时间可以看看

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因此如何通过dev set（验证集）来评估我们异常侦测模型的好坏呢？

我们之前二元分类任务是通过正确率来衡量模型的好坏，但是在异常侦测中，准确率并不是一个好的衡量标准，因为往往会有较多的正常数据，极少的异常数据，他们分布很不平均

因此λ设置很小时，把所有的数据都认为是正常的，那会得到很高的accuracy（准确率），但是呢，这不是我们想要的！

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 当λ阈值设置为0.54时lhy机器学习（五）： ML Lecture Anomaly Detection （异常检测—有标签）（一）_第13张图片

 当阈值设置为0.8时的结果

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那么上述的两种不同的λ，哪个好哪个坏呢？很难说

因为根据不同的分值设定，比如：

（1）如果一个正常的东西误判为异常的就扣100分，没有侦测出的异常值就扣1分

（2）或者一个正常的东西误判为异常的就扣1分，没有侦测出的异常值就扣100分

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所以一个异常侦测系统的好坏是跟具体情况具体分析

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