无监督异常检测数据集划分和阈值选择问题

Question

验证集也应该只包含正常样本吗，异常分数的阈值是否基于验证集选择，如果验证集只包含正常样本，阈值的选择会不会有偏差

Answer 1

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问题分析

无监督异常检测是一种机器学习任务，目的是发现数据集中的异常样本。数据集划分和阈值选择是这个任务中的两个关键问题。

问题回答

1. 验证集的构建

在无监督异常检测中，验证集通常不应该只包含正常样本。验证集应该包含正常样本和异常样本，以便在模型训练后评估模型的性能。

1. 阈值的选择

阈值的选择通常基于验证集的异常分数。然而，如果验证集只包含正常样本，那么阈值的选择可能会有偏差，因为模型可能会过度拟合正常样本，导致阈值过低。

解决方案

1. 使用多样化的验证集

在数据集划分时，确保验证集包含正常样本和异常样本，以便评估模型的性能。

1. 使用交叉验证

使用交叉验证（K-fold cross-validation）来评估模型的性能，避免过度拟合。

1. 使用多个阈值

使用多个阈值来评估模型的性能，例如使用ROC曲线来选择最佳阈值。

核心代码

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设有一个异常检测模型和一个数据集
model = ...
data = ...

# 使用交叉验证评估模型的性能
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
aucs = []
for train_index, val_index in kf.split(data):
    X_train, X_val = data[train_index], data[val_index]
    y_train, y_val = ...  # 假设有标签
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict_proba(X_val)[:, 1]
    aucs.append(roc_auc_score(y_val, y_pred))

# 选择最佳阈值
best_threshold = np.argmax(aucs)

注意：上述代码仅为示例，具体实现可能会有所不同。