機器學習異常檢測模型評估與指標分析

# 定義計算精確度和召回率的函式
def calculate_precision_recall(true_positives, false_positives, false_negatives):
    precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
    recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
    return precision, recall

# 示例資料
true_positives = 3
false_positives = 1
false_negatives = 1

precision, recall = calculate_precision_recall(true_positives, false_positives, false_negatives)
print(f"精確度：{precision:.2f}, 召回率：{recall:.2f}")

# 定義計算F1分數的函式
def calculate_f1_score(precision, recall):
    f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
    return f1_score

# 使用之前的精確度和召回率計算F1分數
f1_score = calculate_f1_score(precision, recall)
print(f"F1分數：{f1_score:.2f}")

# 定義計算Fβ分數的函式
def calculate_fbeta_score(precision, recall, beta):
    fbeta_score = (1 + beta**2) * (precision * recall) / (beta**2 * precision + recall)
    return fbeta_score

# 示例資料
beta = 2
fbeta_score = calculate_fbeta_score(precision, recall, beta)
print(f"F{beta}分數：{fbeta_score:.2f}")

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 假設 'data' 是我們的時間序列資料
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp', parse_dates=['timestamp'])

# 建立 ARIMA 模型
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()

# 進行預測
predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+10)

#### 內容解密：
此程式碼範例展示瞭如何使用 Python 的 statsmodels 函式庫建立 ARIMA 模型。首先，我們讀取時間序列資料並將其索引設定為時間戳。接著，我們建立了一個 ARIMA 模型並對其進行擬合。最後，我們使用該模型進行未來資料的預測。自迴歸模型的階數（order）引數設定為 (1,1,1)，這表示使用一階差分使序列平穩，並考慮一階自迴歸和一階移動平均。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假設 'X' 是我們的資料集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# 建立 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 預測資料點的簇標籤
labels = kmeans.labels_

#### 內容解密：
此範例展示瞭如何使用 scikit-learn 的 KMeans 類別進行聚類別分析。首先，我們準備了一個簡單的資料集 'X'。接著，我們建立了一個具有 2 個簇的 KMeans 模型並對資料進行擬合。最後，我們獲得了每個資料點所屬的簇標籤。聚類別分析可以幫助我們找出異常資料點，即那些不屬於任何主要簇的點。

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC

# 假設 'X' 是我們的特徵資料，'y' 是目標變數
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
y = np.array([0, 1, 1])

# 建立多個基礎模型
model1 = LogisticRegression()
model2 = SVC(probability=True)

# 建立 VotingClassifier
ensemble = VotingClassifier(estimators=[('lr', model1), ('svm', model2)])

# 對組合模型進行訓練
ensemble.fit(X, y)

#### 內容解密：
此範例展示瞭如何使用 scikit-learn 的 VotingClassifier 建立組合模型。首先，我們準備了特徵資料 'X' 和目標變數 'y'。接著，我們建立了兩個基礎模型：LogisticRegression 和 SVC。然後，我們使用這些基礎模型建立了一個 VotingClassifier。最後，我們對組合模型進行了訓練。組合模型可以透過結合多個模型的預測結果來提高整體效能。

import pandas as pd

# 假設 'data' 是我們的原始資料
data = pd.read_csv('data.csv')

# 進行資料預處理，例如處理缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 對資料進行特徵工程，例如建立新的特徵
data['new_feature'] = data['feature1'] / data['feature2']

#### 內容解密：
此範例展示了資料預處理和特徵工程的過程。首先，我們讀取原始資料並處理其中的缺失值。接著，我們建立了一個新的特徵 'new_feature'，透過將 'feature1' 除以 'feature2' 得到。這些步驟對於準備資料以供後續的異常檢測演算法使用至關重要。

## 為資料可靠性架構
知名線上住宿市場Airbnb在2020年的工程部落格中提到，「長官層對資料的及時性和品質有很高的期望」，因此需要對資料品質和治理工作進行大量投資。同時，Uber的前工程師Krishna Puttaswamy和Suresh Srinivas在2021年的Uber工程部落格文章中寫道，高品質的大資料是「這個龐大轉型平台的核心」。

這並非秘密：對於一些最好的資料團隊來說，資料品質是首要考慮的問題。然而，實際上要實作這一點卻是另一回事。

資料可靠性——組織在整個資料生命週期中提供高資料可用性和健康度的能力——是高資料品質的結果。隨著公司攝入越來越多的營運和第三方資料，組織各個部門的員工都在資料生命週期的各個階段與資料互動，因此資料的可靠性變得越來越重要。

資料可靠性必須被有意地構建到組織的每個層面，從用於構建和管理資料堆積疊的流程和技術，到下游的資料問題的溝通和處理方式。在本章中，我們將探討如何在Pipeline的每個階段以及資料工程體驗中為資料可靠性進行架構。

### 在攝入階段衡量和維護高資料可靠性
現在我們對資料品質的現狀有了更好的理解，讓我們從攝入階段開始，看看這一切在實踐中意味著什麼。然而，我們不應該忽視在資料倉儲或資料湖攝入之前，確保高資料品質的一些基本最佳實踐。

組織通常會根據業務需求，從內部和外部的第三方來源攝入資料。您的決策只與用於洞察和分析的資料一樣好：垃圾進，垃圾出。確保組織有合適的實踐來保證資料品質是非常重要的。

為了實作這一點，組織已經開始為所有進入其資料生態系統的資料建立嚴格的資料品質控制標準。雖然資料品質問題可能在資料Pipeline的任何環節出現，但大多陣列織都同意，在攝入階段發現和修復資料品質問題將有助於最小化低品質資料進入下游的機會。

資料清理、資料整理（將資料結構化和豐富到所需的格式的過程）和資料測試是組織確保資料品質符合其需求的方法。隨著資料行業技術的進步，已經出現了大量的工具來為公司自動化這一過程。

這些工具允許組織自動檢查資料的諸如格式、一致性、完整性、新鮮度和唯一性等方面。透過自動化這一過程，組織不僅在資料清理方面節省了時間和資源，而且確保了進入其生態系統的資料的品質始終得到控制和管理。

資料清理（也常被稱為清洗）涉及準備和修改資料以供未來的分析，透過從資料集中刪除不完整、不相關、不正確、格式不正確或重複的資料。雖然資料清理過程可能很繁瑣，但通常由資料工程團隊負責，不過隨著自助服務工具和更分散的資料管理方法的興起，乾淨資料的責任越來越多地落到了資料生產者身上。不管誰「擁有」資料清理，教育組織的其他成員瞭解其重要性是非常重要的，因為公司中的每個人都在確保資料完整性方面發揮著關鍵作用。

在處理缺失或不準確的資料時，許多公司會轉向資料豐富，這是一個將第一方或第三方資料與現有資料集合並和新增的過程。透過豐富資料，組織能夠為其資料集增加更多價值，最終使資料更加有用和可靠。

在資料攝入之前，資料測試是抵禦資料品質的最佳防線。資料測試是驗證組織對資料的假設的過程，無論是在生產之前還是生產過程中。編寫基本的測試來檢查諸如唯一性和非空值等是組織可以測試其對源資料的基本假設的方法。組織還通常會確保資料的格式正確，以便其團隊使用，並且資料滿足其業務需求。

### 基本資料品質測試
有一些基本的資料品質測試型別，我們在第3章中首次提到了：

#### 單元測試
單元測試檢查一行程式碼（SQL）是否做了它應該做的事情；它們可以用非常小的資料片段來使用。在對資料進行單元測試時，必須將業務邏輯與「膠水程式碼」分開。

#### 功能測試
功能測試用於大型資料集，並且通常在資料驗證、完整性、攝入、處理、儲存和ETL等方面進行區分。這種測試通常發生在Pipeline中（分析層之前）。

#### 整合測試
整合測試用於確保資料Pipeline滿足有效性標準（即在預期範圍內）；通常，團隊會在利用生產資料之前，使用這些測試透過Pipeline執行假資料。

正如第3章中提到的，一些常見的資料品品檢查包括：

*   空值：是否有任何值未知（NULL）？
*   新鮮度：我的資料有多新？是一小時前還是兩個月前更新的？
*   量：這個資料集代表了多少資料？兩百行變成了兩千行嗎？
*   分佈：我的資料是否在可接受的範圍內？給定列中的單位是否相同？
*   缺失值：我的資料集中是否有任何值缺失？

#### 如何編寫這些測試？
在後面的章節中，我們將介紹一些常見的SQL資料測試，它們可以應用於許多開源語言（當然，語法和膠水程式碼會有所不同）。但為了便於說明，讓我們來看看一個示例資料集。

假設您是一家媒體發行商，正在處理一個跟蹤您的全球客戶群的資料集，包括位置（城市）和他們為某項服務支付的金額。

```sql
SELECT 
    city,
    COUNT(*) as customer_count,
    SUM(payment_amount) as total_payment
FROM 
    customer_data
GROUP BY 
    city
ORDER BY 
    total_payment DESC;

SELECT 
    payment_amount,
    COUNT(*) as payment_count
FROM 
    customer_data
GROUP BY 
    payment_amount
ORDER BY 
    payment_count DESC;