上一篇文章是我学习异常检测系统如何实现的学习笔记，这篇文章接着上文记录几个评价异常检测系统的关键步骤和指标。如果友友们没有看过之前的文章可以点击下面的链接去看看哦！
【机器学习300问】39、高斯分布模型如何实现异常检测？
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〇、假设异常检测的任务要求
假设我们负责管理电机设备网络共有10000台电机是正常的，各项监测指标（如温度、转速、电流、电压等）均在正常范围内波动。有20台电机是异常的，这些异常包括但不限于电机温度突然飙升、电流波动异常增大、转速不稳定等情况。
现在我们的目标就是通过有效的数据分析和机器学习算法，利用那9980台正常电机的数据来构建模型，识别出电机的正常行为模式。然后，我们将模型应用到整个电机网络中，以此来检测那20台异常电机以及其他未来可能出现类似异常的电机。
一、具体评价步骤
（1）根据正常数据和异常数据来分配数据集
- 训练集：6000台正常电机的数据作为训练集，用来训练模型学习正常数据的分布特征，估计特征的平均值和方差构建异常检测模型
。
- 交叉验证集：可以将一部分已知正常数据与少量已知异常数据混合，例如2000台正常电机和10台异常电机的数据作为交叉检验集，用来调整阈值和优化模型参数，确保模型在含有异常情况下的表现。
- 测试集：剩余的正常数据和尽可能多的真实异常数据构成测试集，例如2000台正常电机和10台异常电机的数据作为测试集，用于评估模型的最终性能。
（2）构建异常检测模型
首先利用6000台正常电机的数据构建训练集，通过分析这些数据来了解正常电机运行时的各项指标（如温度、振动、电流等）的分布特征，基于这些数据估计出特征的平均值和方差，以此为基础建立异常检测模型，该模型能够识别出与正常状态不符的电机行为。
接下来，在模型训练完成后，为了确保模型在面对既有正常又有异常情况时依然能准确识别异常，我们采用了一个混合数据集作为交叉检验集。这个交叉检验集包含了2000台正常电机的数据和仅有的10台异常电机的数据。通过在该集合上调整模型阈值和优化参数，可以评估模型在包含异常样本条件下的性能，确保模型既不过于敏感导致误报过多，也不过于迟钝导致遗漏真正的异常。
（3）选择合适的评估指标进行评估
最后，为了全面且客观地评价模型在真实环境下的性能，保留了一部分正常电机数据（2000台）以及尽可能多的真实异常电机数据（同样假设为10台），组成测试集。通过测试集上的表现，我们可以得到模型在未知数据上的精确度、召回率以及F1分数等评估指标，从而对模型进行全面验收和最终性能评估。
二、 如何确定正常与异常的阈值？
即使在无标签数据集上，通过调整阈值并观察模型性能指标的变化来确定阈值，指标可以是精确率、召回率或F1分数，之前我在：
【机器学习300问】31、不平衡数据集如何进行机器学习？http://t.csdnimg.cn/Aciz8 中介绍过，面对这种不平衡数据集（异常检测就是很典型的不平衡数据集任务）可以精确率、召回率或F1分数来衡量机器学习模型的性能。通过评价模型在某个阈值下的误识别（误报）和漏识别（漏报）情况来调整阈值。
例如：画出F1分数与阈值的函数曲线图，通过曲线的最高点来确定最佳阈值。
