在數據分析中,異常點檢測是一項常見的任務。它屬於無監督的機器學習範疇:這意味著我們處理的是沒有標籤的數據。這形成了在數據集中找出那些相對於其他數據來說表現異常的數據項。
通常我們希望識別數據中的異常點,可能有多種原因。如果正在分析的數據是財會記錄,並且我們有興趣找出其中的錯誤或欺詐行為,那麼通常數據中會有過多的交易項,因此需要選擇一小部分可管理的交易來進行深入檢查。好的起點是找出最不尋常的記錄,並對這些記錄展開調查,因為錯誤和欺詐情況應該都是非常稀少的,這樣才真能作為異常點而凸顯出來。
也就是說,並不是所有的異常點都值得關注;但是,錯誤和欺詐行為往往會體現為異常點。因此,在尋找這些情況時,識別異常點可以成為一個非常實用的技術。這些數據或許包含信用卡交易、感應器讀數、天氣測量、生物數據或者網站的日誌。在所有情況下,識別指向錯誤或其他問題的記錄以及最有趣的記錄都是有益的。
此外,異常點檢測也常用於商業或科學發現的一部分,以便於我們更好地理解數據內容和其中描述的過程。對於科學數據來說,我們經常關注於找出最不尋常的記錄,因為這些可能就是科學上最有趣的部分。
目錄
異常點檢測的重要性
在分類和迴歸問題中,通常我們更傾向於使用可解釋的模型。這可能會導致較低的精確度但也會更安全,因為這樣我們才能知道模型如何處理未見過的數據。然而,對分類和迴歸問題來說,便不需要瞭解為什麼每個預測是這樣做出的。只要模型能夠保持合理的準確性,讓它們自動運行即可。
但是,對於異常點檢測來說,解釋性的重要性要高得多。當異常檢測器預測某條記錄非常不尋常時,如果不清楚這可能的原因,那麼我們不會知道如何處理該項目,或者是否應該相信它是否異常。
例如,對於信用卡交易數據檢查時,如果異常檢測程序識別到一系列購買行為是極其不尋常且因此高度可疑的,那麼我們只有在了解它們為什麼不尋常時才能夠有效地調查。
FPOF演算法介紹
FPOF是少數可以為異常點檢測提供一定程度解釋的檢測器之一。它特別設計成可以處理類別型數據,這在當今多數混合類型(包含數值與類別列)的表格數據中非常有用。對於數據主要是類別的情況,能夠使用FPOF這類檢測器非常方便。
FPOF依賴於找出表格中的 頻繁項目集 (Frequent Item Sets,FISs)。這些是單一特徵值非常常見或者是跨多列的值集合這些經常一起出現的集合。幾乎所有數據表都包含不少FISs,這是尋找異常點的關鍵所在。
實際故事分享
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財會記錄異常檢測 : 在某金融公司裡,異常點檢測器幫助找出了數筆可疑交易,這些交易中的數據顯示不尋常的開支模式,經詳查後發現是內部一名員工的欺詐行為。此案子中,使用了FPOF來分析跨越不同財務指標的異常,最終幫助公司及早發現問題。
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生物數據研究 : 一個學術研究團隊在分析環境生物數據時,使用異常點檢測識別出某些不尋常的測量,最後這些數據幫助他們發現了一種新菌株,這在文章發表後成為研究界的一大亮點。
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製造業過程監控 : 某廠商在其製造過程中應用異常點檢測以提高質量管理。FPOF成功識別出少見的設備故障模式,並讓工程團隊及時應對,預防了可能的生產線中斷。
上述方法在現實中的應用
在信用卡交易上使用異常點檢測,尤其是FPOF,可以有效提高交易安全性。它能夠有力找出那些在衡量上非常不常見的消費模式,以便進一步審查和決策。
異常檢測法的重要性隨著數據增長和欺詐行為的複雜化而增加。透過使用FPOF,我們可以在冪富實用性的同時,提供模型令人理解的洞察,這對於需要理由作為行動依據的應用特別有利。