Isolation forest을 이용한 이상탐지
1. 이상 탐지(Anomaly detection)¶
이상 탐지(anomaly detection)란 자료에서 다른 패턴을 보이는 자료를 찾는 것을 말합니다. 이런 데이터를 이상값(anomaly)라 하며 이상 탐지는 사기 탐지, 침입 탐지, 안전 관리를 포함한 다양한 분야에 널리 활용된다.
2. 이상의 종류¶
2.1. Point anomaly¶
데이터셋 내에 하나의 데이터가 나머지에 대해 이상하다고 판단되는 경우, 흔히 아웃라이어(Outlier)라고 부른다.
2.2. Collective anomaly¶
데이터셋 내에 여러 데이터 포인트가 이상하다고 판단되는 경우
2.3. Contextual anomaly¶
전체적인 데이터셋의 맥락을 고려했을때 이상하다고 판단되는 경우
3. Isolation forest¶
기계학습으로 이상을 탐지하는 다양한 알고리즘이 존재하고 문제 마다 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다. 여기에서는 밀도기반으로 이상 탐지를 하는 Isolation forest의 예제를 배운다.
Isolation forest는 기본적으로 데이터셋을 의사결정나무(Decision Tree) 형태로 표현해 정상값을 분리하기 위해서는 의사결정나무를 깊숙하게 타고 내려가야 하고, 반대로 이상값은 의사결정나무 상단부에서 분리할 수 있다는 것을 이용한다.
이 특성을 사용해 의사결정나무를 몇 회 타고 내려가야 분리되는가를 기준으로 정상과 이상을 분리한다.
Isolation forest의 장점
- 군집기반 이상탐지 알고리즘에 비해 계산량이 매우 적다
- 강건한(Robust)한 모델을 만들 수 있다
4. 예제 살펴보기¶
4.1. 가장 단순한 예제¶
먼저 사용할 라이브러리를 불러온다.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
sns.set_style("darkgrid")
from sklearn.ensemble import IsolationForest
간단한 데이터를 생성한다.
rng = np.random.RandomState(42)
# Generating training data
X_train = 0.2 * rng.randn(1000, 2)
X_train = np.r_[X_train + 3, X_train]
X_train = pd.DataFrame(X_train, columns=["x1", "x2"])
# Generating new, 'normal' observation
X_test = 0.2 * rng.randn(200, 2)
X_test = np.r_[X_test + 3, X_test]
X_test = pd.DataFrame(X_test, columns=["x1", "x2"])
# Generating outliers
X_outliers = rng.uniform(low=-1, high=5, size=(50, 2))
X_outliers = pd.DataFrame(X_outliers, columns=["x1", "x2"])
생성한 데이터셋을 시각화해 살펴본다.
plt.rcParams["figure.figsize"] = [10, 10]
p1 = plt.scatter(
X_train.x1,
X_train.x2,
c="white",
s=20 * 4,
edgecolor="k",
label="training observations",
)
# p2 = plt.scatter(X_test.x1, X_test.x2, c='green', s=20*4, edgecolor='k', label='new regular obs.')
p3 = plt.scatter(
X_outliers.x1,
X_outliers.x2,
c="red",
s=20 * 4,
edgecolor="k",
label="new abnormal obs.",
)
plt.legend()
scikit-learn의 IsolationForest 함수를 이용해 학습 모델을 만든다.
clf = IsolationForest(max_samples=100, contamination=0.1, random_state=42)
clf.fit(X_train)
y_pred_train = clf.predict(X_train)
y_pred_test = clf.predict(X_test)
y_pred_outliers = clf.predict(X_outliers)
학습된 모델을 가지고 X_outliers 데이터셋의 이상 탐지를 해보고 시각화를 통해 나타낸다.
X_outliers = X_outliers.assign(y=y_pred_outliers)
p1 = plt.scatter(
X_train.x1,
X_train.x2,
c="white",
s=20 * 4,
edgecolor="k",
label="training observations",
)
p2 = plt.scatter(
X_outliers.loc[X_outliers.y == -1, ["x1"]],
X_outliers.loc[X_outliers.y == -1, ["x2"]],
c="red",
s=20 * 4,
edgecolor="k",
label="detected outliers",
)
p3 = plt.scatter(
X_outliers.loc[X_outliers.y == 1, ["x1"]],
X_outliers.loc[X_outliers.y == 1, ["x2"]],
c="green",
s=20 * 4,
edgecolor="k",
label="detected regular obs",
)
plt.legend()
학습 모델의 정확도를 수치로 나타내본다.
print("테스트 데이터셋에서 정확도:", list(y_pred_test).count(1) / y_pred_test.shape[0])
print(
"이상치 데이터셋에서 정확도:",
list(y_pred_outliers).count(-1) / y_pred_outliers.shape[0],
)
4.2. 더 복잡한 예제¶
좀 더 실용적인 예제로 직업에 따른 급여를 조사한 데이터셋을 가지고 이상 탐지를 해보자. 먼저 필요한 라이브러리와 데이터셋(jobtitle_pay.csv)을 불러온다.
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest
%matplotlib inline
salary = pd.read_csv("../data/jobtitle_pay.csv")
salary.tail()
df = salary.copy()
생성한 데이터프레임의 모양을 살펴보자.
df.head()
데이터셋의 첫번째 열에는 직업의 이름(JobTitle)이 두번째 열에는 연봉(TotalPay)가 달러화 기준으로 나와 있다. 이제 데이터셋에 존재하는 직업의 종류와 각각 몇명의 데이터가 있는지 출력한다.
df["JobTitle"].value_counts()
위 결과를 통해 총 9개의 직업이 많개는 9424명의 데이터에서 적게는 1945명의 데이터를 포함하고 있다는 것을 알 수 있다.
각 직업별로 박스플롯을 그려 평균 연봉이 어느정도 되는지 시각화해보자.
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.xticks(rotation=45, horizontalalignment="right")
sns.boxplot(x="JobTitle", y="TotalPay", data=df)
위 시각화를 통해 미국에서는 소방관(Firefighter)의 연봉이 높다는 것과 연봉의 분포가 일정하지 않다는 것을 알 수 있다.
기계학습을 위해 위의 데이터를 LabelEncoder를 통해 전처리 해줘야한다.
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
job_encode = LabelEncoder()
salary["JobTitle"] = job_encode.fit_transform(salary["JobTitle"])
salary.tail()
기계 학습모델을 만들어 학습을 수행한다.
model = IsolationForest(
n_estimators=100, max_samples="auto", n_jobs=-1, max_features=2, contamination=0.01
)
model.fit(salary.to_numpy())
데이터프레임에 평가 점수(score)와 이상(anomaly) 판단 여부에 대한 값을 추가한다.
score = model.decision_function(salary.to_numpy())
anomaly = model.predict(salary.to_numpy())
df["scores"] = score
df["anomaly"] = anomaly
anomaly_data = df.loc[df["anomaly"] == -1] # 이상값은 -1으로 나타낸다.
anomaly_data
총 31180개 데이터 중 312개의 데이터가 이상치로 판별된다. 이제 직업별로 이상치가 얼마나 되는지 살펴보자.
anomaly_data["JobTitle"].value_counts()
총 9개의 직업에서 5개 직업에 이상치가 발견되며, 소방관에서 가장 많이 분포한다. 이제 시각화를 통해 이상치가 어떻게 분포하는지 살펴보자.
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.xticks(rotation=45, horizontalalignment="right")
sns.stripplot(x="JobTitle", y="TotalPay", data=anomaly_data, jitter=True)
시각화를 해보면 소방관과 후견인(Custodian)에서 연봉이 유난히 낮은 사람들을 볼 수 있다. 후견인의 경우는 생업을 위한 직업이라고는 볼 수 없기 때문에 그런것으로 보여진다.
anomaly_data[
(anomaly_data["JobTitle"] == "Custodian") & (anomaly_data["TotalPay"] <= 1000)
].sort_values(by=["TotalPay"], axis=0)
위 결과는 후견인들중 연봉이 1000달러 미만인 사람의 데이터를 정렬한 것이다. 연봉 1000달러도 사실 너무 낮지만 연봉을 받지 않는 사람들도 존재하고 있다. 이들의 데이터는 상식적으로 직업별 연봉 데이터셋에 불필요한 이상치라고 볼 수 있다.
5. 마치며,¶
이 글에서 이상이 무엇인지, 그리고 Isolation forest 알고리즘을 사용해 감지하는 방법을 배웠다. 박스 플롯을 사용해 데이터셋을 살펴보고 마지막으로 Isolation forest 알고리즘을 구현했다.
추가적으로 더 알아보고 싶다면 다음 링크를 확인하라.
