无监督异常检测数据集划分和阈值选择问题

Question

训练集应该是只包含正常样本的，验证集也是这样吗
异常分数的阈值选择是在验证集上选吗，如果验证集只包含正常样本，能选出一个合理的阈值吗

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。根据你的问题，似乎你遇到了以下几个问题：

1. 训练集和验证集的划分：训练集应该只包含正常样本，而验证集也应该只包含正常样本吗？
2. 阈值选择：异常分数的阈值应该是在验证集上选取的吗？
3. 阈值选择的有效性：如果验证集只包含正常样本，是否能选出一个合理的阈值？

解决方案

1. 训练集和验证集的划分：在无监督异常检测中，训练集通常包含正常样本和异常样本，而验证集也应该包含正常样本和异常样本。这样才能评估模型的性能和阈值的选择。
2. 阈值选择：阈值应该是在验证集上选取的，因为验证集包含了正常样本和异常样本，可以评估模型的性能和阈值的选择。
3. 阈值选择的有效性：如果验证集只包含正常样本，那么就无法评估模型的性能和阈值的选择，因为没有异常样本来比较。因此，验证集应该包含正常样本和异常样本。

核心代码

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 假设数据集包含正常样本和异常样本
X = ...  # 数据集
y = ...  # 标签

# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练异常检测模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train)

# 预测异常分数
y_pred = model.decision_function(X_val)

# 选择阈值
threshold = np.percentile(y_pred, 95)  # 选择95%分位数作为阈值

# 预测异常样本
y_pred = (y_pred > threshold).astype(int)

注意：上述代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。