Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

рассмотрим пример использования алгоритма Isolation Forest для выявления аномалий в наборе данных.

      Предположим, у нас есть данные о времени выполнения операций в компьютерной сети, и мы хотим выявить аномальные операции, которые могут указывать на наличие сбоев или атак в системе.

      Воспользуемся библиотекой scikit-learn для реализации Isolation Forest:

      ```python

      from sklearn.ensemble import IsolationForest

      import numpy as np

      # Пример данных о времени выполнения операций (в миллисекундах)

      data = np.array([100, 120, 105, 110, 115, 130, 150, 200, 300, 400, 1000])

      # Преобразуем данные в столбец (необходимо для scikit-learn)

      data = data.reshape(-1, 1)

      # Создаем модель Isolation Forest

      model = IsolationForest(contamination=0.1) # contamination – ожидаемая доля аномалий в данных

      # Обучаем модель

      model.fit(data)

      # Выявляем аномалии

      anomalies = model.predict(data)

      # Выводим индексы аномальных операций

      print("Индексы аномальных операций:", np.where(anomalies == -1)[0])

      ```

      В данном примере мы создаем модель Isolation Forest с ожидаемой долей аномалий в данных 0.1 (10%), обучаем ее на времени выполнения операций, а затем выявляем аномалии. В результате мы получаем индексы аномальных операций, которые превышают пороговое значение, установленное моделью.

      Этот пример демонстрирует, как можно использовать Isolation Forest для выявления аномалий в данных времени выполнения операций. Другие методы, такие как One-Class SVM, могут быть использованы аналогичным образом для решения подобных задач.

      Для другого примера давайте рассмотрим ситуацию с медицинскими данными. Предположим, у нас есть набор данных о пульсе пациентов, и мы хотим выявить аномальные показатели пульса, которые могут указывать на серьезные медицинские проблемы.

      Для этого мы можем использовать алгоритм One-Class SVM для определения аномальных значений пульса.

      Рассмотрим пример кода на Python, который реализует это:

      ```python

      from sklearn.svm import OneClassSVM

      import numpy as np

      # Пример данных о пульсе пациентов (удалены аномальные значения)

      pulse_data = np.array([65, 68, 70, 72, 75, 78, 80, 82, 85, 88, 90, 92, 95])

      # Добавим аномальные значения

      anomalies = np.array([40, 100])

      pulse_data_with_anomalies = np.concatenate((pulse_data, anomalies))

      # Преобразуем данные в столбец (необходимо для scikit-learn)

      pulse_data_with_anomalies = pulse_data_with_anomalies.reshape(-1, 1)

      # Создаем модель One-Class SVM

      model = OneClassSVM(nu=0.05) # nu – ожидаемая доля аномалий в данных

      # Обучаем модель

      model.fit(pulse_data_with_anomalies)

      # Предсказываем аномалии

      anomaly_predictions = model.predict(pulse_data_with_anomalies)

      # Выводим индексы аномальных значений

      anomaly_indices = np.where(anomaly_predictions == -1)[0]

      print("Индексы аномальных значений пульса:", anomaly_indices)

      ```

      В этом примере мы сначала создаем набор данных о пульсе пациентов, затем добавляем в него несколько аномальных значений (40 и 100, что предполагает необычно низкий и высокий пульс соответственно). Затем мы используем One-Class SVM для обнаружения аномалий в данных о пульсе. После обучения модели мы предсказываем аномалии и выводим индексы аномальных значений.

      Этот пример демонстрирует, как можно использовать