Существует ли функция / библиотека R для поиска аномалий при сравнении порядка набора тестовых данных с набором данных профиля? - PullRequest
Новая
       20

Существует ли функция / библиотека R для поиска аномалий при сравнении порядка набора тестовых данных с набором данных профиля?

0 голосов
/ 17 апреля 2019

Я новичок в использовании R. Я попытался использовать библиотеку H2o, чтобы проверить наличие аномалий, сравнив сценарии со сценарием профиля.Примером может служить расход масла движущегося автомобиля:

Чем дольше движущийся автомобиль остается на дороге, тем меньше бензин.

У нас есть данные испытаний, когда чем дольше движущийся автомобиль остается на дороге, тем выше остается бензин.Это должно помечаться как аномалия.

Библиотека H2o, по-видимому, проверяет точечные аномалии и не помечает ее как аномальную, поскольку значения в Серии 1 существуют в Профиле.

Профиль: это правильный профиль для ссылок.Бензин движущегося транспортного средства по логике должен постепенно снижаться со временем.Следовательно, градиент для [Бензин влево] должен уменьшаться при увеличении времени. 

                Timing 1        Timing 2        Timing 3        Timing 4    
Petrol left(L)     45              40             35              30

Тестовые данные: Градиент для [Бензин влево] увеличивается по мере увеличения времени.

                 Timing 1       Timing 2         Timing 3       Timing 4    
Petrol left(L)     30              35              40             45

Код: 

library(h2o)
h2o.init(ip = "h2o")
traindf = h2o.uploadFile("training data")
testdf = h2o.uploadFile("test data")

dlmodel = h2o.deeplearning(x = 1:10, training_frame = traindf,
                       autoencoder = TRUE,
                       hidden = c(50, 50, 50),
                       epochs = 100,
                       reproducible = TRUE,
                       seed=1)

errors <- h2o.anomaly(dlmodel, testdf, per_feature = FALSE)
errors <- as.data.frame(errors)
row_outliers <- which(errors > 0.8)
testdf[row_outliers,]

Я ожидаю, что на выходе будут показаны все [Бензиновый левый] из Series1 как аномалия, но фактический результат не является аномалией.

ЕстьЕсть ли другие библиотеки, которые могут определить порядок / градиент, и пометить Series 1 как аномальный?

...