异常检测中的评价指标与常用数据集

人工智能

2023-11-18 23:35:19

异常检测：评价指标和数据集

异常检测是机器学习领域中至关重要的一个分支，它致力于识别数据集中与众不同的样本。这些异常值可能代表欺诈行为、设备故障或其他需要引起关注的事件。

为了评估异常检测模型的性能，研究人员和工程师需要使用合适的指标。绝对指标 直接衡量模型检测异常样本的能力，而相对指标 则将模型的性能与其他模型进行比较。

绝对指标

检测率（Recall） 衡量模型正确识别异常样本的比例。它反映了模型的灵敏度，高检测率意味着模型不太可能错过异常值。

准确率（Precision） 衡量模型正确识别异常样本的比例，同时还考虑了模型区分正常样本和异常样本的能力。高准确率意味着模型不太可能将正常样本误判为异常值。

F1值 是检测率和准确率的加权平均值。它综合了两个指标的优点，提供了一个模型总体性能的单一衡量标准。

误报率（False Positive Rate） 衡量模型将正常样本误判为异常样本的比例。低误报率意味着模型不太可能制造错误警报。

相对指标

面积下曲线（AUC） 衡量模型对异常样本的检测能力，它是受试者工作曲线（ROC）下的面积。高AUC值表示模型可以很好地将异常样本与正常样本区分开来。

查全率-查准率曲线（PR曲线） 衡量模型对异常样本的检测能力，它是查全率与查准率的关系曲线。高PR曲线表示模型可以高效地检测异常样本，同时保持较低的误报率。

平均精度（AP） 衡量模型的性能，它是PR曲线下方的面积。高AP值表示模型可以在各种检测阈值下保持较高的性能。

异常检测中的常用数据集

评估异常检测模型性能时，选择合适的数据集至关重要。常用的数据集包括：

图像数据集：

MNIST：手写数字图像数据集
CIFAR-10：彩色图像数据集
ImageNet：大规模图像数据集
MS COCO：带注释的图像数据集
PASCAL VOC：对象检测和分割数据集

时间序列数据集：

FD001：时间序列数据集
NSL-KDD：网络流量数据集
KDD Cup 1999：网络流量数据集
WADI：入侵检测数据集
UNSW-NB15：网络流量数据集

代码示例

# 使用scikit-learn库计算AUC
from sklearn.metrics import roc_auc_score

y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0.1, 0.9, 0.2, 0.8, 0.9, 0.1, 0.7, 0.9]

auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print("AUC:", auc)

# 使用keras库计算F1值
from keras import backend as K

y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0.1, 0.9, 0.2, 0.8, 0.9, 0.1, 0.7, 0.9]

f1_score = K.mean(2 * (y_true * y_pred) / (y_true + y_pred + K.epsilon()))
print("F1值:", f1_score)