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PyOD 0.8 : Examples : One Class SVM

06/27/2021

PyOD 0.8 : Examples : One Class SVM (解説)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 06/27/2021 (0.8.9)

* 本ページは、PyOD の以下のドキュメントとサンプルを参考にして作成しています：


* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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PyOD 0.8 : Examples : One Class SVM

完全なサンプル : examples/ocsvm_example.py

 

合成データの生成と可視化

pyod.utils.data.generate_data() でサンプルデータを生成します :

from pyod.utils.data import generate_data

contamination = 0.1  # percentage of outliers
n_train = 200  # number of training points
n_test = 100  # number of testing points

X_train, y_train, X_test, y_test = generate_data(
    n_train=n_train, n_test=n_test,
    n_features=2,
    contamination=contamination,
    random_state=42
)

X_train, y_train の shape と値を確認します :

print(X_train.shape)
print(y_train.shape)

(200, 2)
(200,)

X_train[:10]

array([[6.43365854, 5.5091683 ],
       [5.04469788, 7.70806466],
       [5.92453568, 5.25921966],
       [5.29399075, 5.67126197],
       [5.61509076, 6.1309285 ],
       [6.18590347, 6.09410578],
       [7.16630941, 7.22719133],
       [4.05470826, 6.48127032],
       [5.79978164, 5.86930893],
       [4.82256361, 7.18593123]])

y_train[:200]

array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
       1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

X_train の分布を可視化します :

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1])

訓練データを可視化します :

import seaborn as sns
sns.set_style("dark")

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X0 = X_train[:, 0]
X1 = X_train[:, 1]
Y = y_train

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

ax.set_title("synthesized data")
 
ax.set_xlabel("X0")
ax.set_ylabel("X1")
ax.set_zlabel("Y")
 
ax.plot(X0, X1, Y, marker="o",linestyle='None')

 

モデル訓練

pyod.models.ocsvm.OCSVM 検出器をインポートして初期化し、そしてモデルを適合させます。

より多くの機能を持つ scikit-learn one-class SVM クラスのラッパーです。教師なし外れ値検知です。

高次元分布のサポートを推定します。実装は libsvm に基づいています。

参照 :

パラメータ

  • kernel (string, optional (default=’rbf’)) :
    アルゴリズムで使用されるカーネル・タイプを指定します。それは ‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ の一つか callable でなければなりません。何も指定されない場合には、’rbf’ が使用されます。callable が与えられた場合にはカーネル行列を事前計算するために使用されます。 
from pyod.models.ocsvm import OCSVM

clf_name = 'OneClassSVM'
clf = OCSVM()
clf.fit(X_train)

OCSVM(cache_size=200, coef0=0.0, contamination=0.1, degree=3, gamma='auto',
   kernel='rbf', max_iter=-1, nu=0.5, shrinking=True, tol=0.001,
   verbose=False)

訓練データの予測ラベルと外れ値スコアを得ます :

y_train_pred = clf.labels_  # binary labels (0: inliers, 1: outliers)
y_train_scores = clf.decision_scores_  # raw outlier scores

y_train_pred

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1])

y_train_scores[-40:]

array([-0.78857197,  1.82421735,  0.52516778,  1.36053899, 15.95268822,
        2.4715799 , -1.98421762,  4.78992561, -1.49198395, -1.6983532 ,
        1.03366291,  3.6321792 , -2.00333481,  0.1132708 ,  1.1528244 ,
        1.47166268, -0.72974317, -1.55079259, -1.2506018 ,  1.15327899,
       23.92572607, 24.79414184, 24.02938483, 23.69938998, 25.22054002,
       22.76152076, 24.99977021, 23.81604268, 25.31886731, 24.14355787,
       13.71471089, 24.11178588, 25.36021672, 25.26198196, 25.20689073,
       25.25618027, 25.36017907, 24.76715117, 21.52711931, 25.30266924])

 

予測と評価

先に正解ラベルを確認しておきます :

y_test

array([0., array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

テストデータ上で予測を行ないます :

y_test_pred = clf.predict(X_test)  # outlier labels (0 or 1)
y_test_scores = clf.decision_function(X_test)  # outlier scores

y_test_pred

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

y_test_scores[-40:]

array([ 5.9045124 , -2.01938422, -0.04809363,  1.579808  ,  7.29815783,
        2.75891915, 10.63424239,  1.69629951,  8.35181013,  3.87787154,
       -1.22952342,  2.30787057, -1.92598485,  8.78137251, -1.42671526,
        2.98254633, -1.05400309, 16.91238411, -1.38842923, -1.34779231,
        3.67815253, -1.95072358, -1.54857191,  3.38326885,  8.77706568,
       12.33489833, -0.87534863,  8.73047852, -1.9340466 , -1.4348534 ,
       26.06172492, 25.58479044, 25.93969245, 25.377791  , 22.11729834,
       23.73896701, 25.48826792, 26.29453172, 25.55043239, 25.38483225])

ROC と Precision @ Rank n pyod.utils.data.evaluate_print() を使用して予測を評価します。 

from pyod.utils.data import evaluate_print
# evaluate and print the results
print("\nOn Training Data:")
evaluate_print(clf_name, y_train, y_train_scores)
print("\nOn Test Data:")
evaluate_print(clf_name, y_test, y_test_scores)

On Training Data:
OneClassSVM ROC:0.9992, precision @ rank n:0.95

On Test Data:
OneClassSVM ROC:1.0, precision @ rank n:1.0

総ての examples に含まれる visualize 関数により可視化を生成します :

from pyod.utils.example import visualize
 
visualize(clf_name, X_train, y_train, X_test, y_test, y_train_pred,
          y_test_pred, show_figure=True, save_figure=False)

 

以上



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