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# System prepended metadata

title: スキル定義委員会-094
tags: [' マハラノビス距離', ' グルーピング', ' データ共有', スキル定義委員会, ' 異常検知', ' 事業への実装', ' オートエンコーダ']

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tags: スキル定義委員会, データ共有, グルーピング, 事業への実装, オートエンコーダ, マハラノビス距離, 異常検知 
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# スキル定義委員会-094

## DE-94 データ共有 - データ出力 ⭐️ 🔥必須🔥

### Q.加工・分析処理結果を、接続先DBのテーブル仕様に合わせてレコード挿入できる

一般的なsqlalchemyを使ったデータベースへの追加するコードを載せておきます。

```python=
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# SQLAlchemyエンジンを作成する
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')

# データフレームを作成する
data = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# データフレームをデータベースに挿入する
data.to_sql(name='my_table', con=engine, if_exists='append', index=False)
```

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## DS-94 グルーピング - 異常検知 ⭐️⭐️

### Q.Local Outlier Factor（LOF）、オートエンコーダ、One-class SVM（Support Vector Machine）、マハラノビス距離などを用いた異常検知の手法を理解し、試行の中で最適な手法を選択・実行できる

#### Local Outlier Factor (LOF)

LOFは、データマイニングや機械学習における異常値検出のためによく使われるアルゴリズムです。これは、与えられたデータポイントの<span class="att0">局所的な密度偏差</span>を、その近傍に対して測定するものです。

考え方としては、異常値は近隣の点よりも局所密度が低いので、そのような点のLOFスコアは高くなります。LOFスコアに閾値を設定することで、ある点の密度が隣接する点より著しく低い場合、その点は異常値とみなされ、データセット内の外れ値を識別することができます。

特に、類似したデータポイントの<span class="att0">クラスタ内で発生する異常である、局所的な異常を検出するのに適しています</span>。

LOFを使用するには、局所密度を計算する際に考慮する近隣の数、およびデータセット内の外れ値の割合を制御する汚染パラメータを指定する必要があります。

#### Autoencoder

オートエンコーダーは、<span class="att0">教師なし学習、次元削減、異常検知に用いられる</span>ニューラルネットワークの一種で、入力データを再構成するために学習させるものです。入力を低次元の表現に変換するエンコーダと、その表現を元の入力に戻すデコーダから構成されます。

オートエンコーダーは学習中に、元の入力と再構成された出力との差を最小にしようとします。オートエンコーダーは、正常なデータセットで学習させ、それを使って新しいデータ点を再構成することで、画像、テキスト、数値データなど、異常検出に使用することができます。特に、従来の統計的手法では異常を容易に特定できない場合に有効です。

データの異常は再構成誤差が大きくなり、検出が容易になります。

再構成の誤差が大きい場合、新しいデータ点が異常であることを示す可能性がある。

#### One-class SVM

One-class SVMは、異常検知によく使われる機械学習アルゴリズムです。これは標準的なサポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムのバリエーションであるが、1つのクラスのデータのみで動作するように設計されています。このアルゴリズムは、正常なデータ点を包含する境界を学習し、その境界の外側にあるものを異常とみなすというものです。

異常検知に用いられる場合には、<span class="att2">正常なデータとそれ以外を区別する境界を学習する</span>ことで動作します。学習時、SVMは正常なデータの例だけを与えられるので、正常なデータ分布の境界を識別することを学習します。そして、テスト時に、新しいデータポイントが境界のどちら側に位置するかに基づいて、正常または異常のいずれかに分類することができます。

正常なデータが他のものからよく分離されているデータセットに最も適しています。特に、正常なデータの分布の外側で発生する異常であるグローバルな異常を検出するのに適しています。One-class SVMを使用するには、カーネル関数と、外れ値として分類されるデータ点の割合を制御するnuパラメータを指定する必要があります。

#### Mahalanobis distance

マハラノビス距離とは、<span class="att0">データの特徴量間の共分散を考慮し、データセット内の2点間の距離を測定する</span>ために用いられる指標です。この距離指標は、クラスタリング、分類、異常検知など、多くの機械学習アルゴリズムで使用されています。マハラノビス距離は特徴量間の相関を考慮するため、データ中の外れ値を特定するのに有効であり、真の異常値と平均値から離れただけのデータ点を区別するのに役立ちます。

マハラノビス距離とは、ある点と分布の間の距離を表す統計的な尺度です。<span class="att0">分布の共分散</span>を考慮しているため、特に高次元のデータセットに有効です。点と分布の間のマハラノビス距離は、まずデータを平均値の周りにセンタリングし、次に共分散行列の逆行列でスケーリングし、最後にこの変換された空間における点と分布の間のユークリッド距離を計算することで算出されます。マハラノビス距離は、各データ点と正常データの分布との距離を計算することで、異常検出に利用することができます。マハラノビス距離が大きい点は、異常である可能性が高いです。

マハラノビス距離は、次元が高く、特徴量間に相関がある可能性があるデータセットに有効です。特に、正常なデータの分布の中心から離れたところにある異常を検出するのに適しています。マハラノビス距離を利用するには、まず正規データの共分散行列を計算する必要があります。そして、テスト時に、各データ点と正常データの分布との間のマハラノビス距離を計算することができます。マハラノビス距離が大きい点は、異常である可能性があります。

### 適切な手法の選択

異常検知のための適切な方法を選択する際には、いくつかの重要な要因があります。

1. **Type of data**
    ある種のデータには、より効果的な方法があります。例えば、データが高次元の場合、マハラノビス距離がより良い選択となる場合があり、データが異なる密度を持つクラスタである場合、LOFがより適切であるかもしれません。
1. **Nature of anomalies**
    検出しようとする異常の種類も、手法の選択に影響を与えることがあります。例えば、異常が稀で正常なデータとは異なることが予想される場合、1クラスSVMがより良い選択となる場合があります。また、異常が正常なデータと似ているが、偏差が小さいと予想される場合は、オートエンコーダーがより適切な選択となる可能性があります。
1. **Training data availability**
    手法によっては、効果的に動作させるために大量の学習データを必要とするものがあります。例えば、オートエンコーダーは、かなりの量の通常データを学習させる必要がある一方、1クラスSVMは少量の学習データで動作することができます。

### ステップ

1. **Data preprocessing**
    どの手法を適用する場合でも、事前にデータを前処理して、無関係な特徴やノイズを除去し、データを正規化する必要があります。
1. **Training**
    学習を必要とする手法の場合、モデルの学習に正規のデータセットを使用する必要があります。モデルのパラメータは、正規のデータ分布を捕らえるために、学習中に調整されます。
1. **Testing**
    学習後、モデルを新しいデータ点に適用し、異常を特定します。例えば、1クラスSVMの場合、学習した境界線からの新しい各データ点の距離を計算し、その距離が閾値より大きい場合、そのデータ点を異常とみなします。
1. **Evaluation**
    最後に、モデルの性能は、正常なデータと異常なデータの両方を含むデータのテストセットで評価されるべきです。使用する評価指標は、特定の問題や選択した手法によって異なります。一般的な評価指標としては、<span class="att0">精度、再現率、F1 スコア、ROC、 AUC</span>などがあります。

一般に、最終的な手法を選択する前に、複数の異常検知手法を試し、検証セットでその性能を比較することが望ましいです。また、正常データの分布が時間とともに変化し、手法の再チューニングが必要になる可能性があるため、選択した手法の性能を長期にわたって監視することも重要です。


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## BZ-94 事業への実装 - 評価・改善の仕組み ⭐️ 🔥必須🔥

### Q.結果、改善の度合いをモニタリングする重要性を理解している

個人や組織が目標への進捗状況を把握し、改善が必要な分野を特定するためには、結果と改善の度合いをモニタリングすることが極めて重要です。結果をモニタリングしなければ、個人や組織が正しい方向に進んでいるかどうかを判断することは難しく、また、改善の余地がある分野を特定することも困難です。

結果を追跡し、改善の度合いを測定することで、以下のような利点があります。

1. **Evaluating progress**
    結果のモニタリングは、個人や組織が目標に向けた進捗状況を評価するのに役立ちます。これにより、実際の結果と望ましい結果を比較し、それに応じて戦略を調整することができます。
1. **Identifying areas for improvement**
    結果をモニタリングすることで、個人や組織は、改善が必要な領域を特定することができます。これにより、注意を払うべき特定の分野に努力を集中させることができます。
1. **Motivation**
    改善の度合いを測定することは、個人と組織のモチベーションを高める要因になります。たとえ小さな改善であっても、進捗を確認することで士気が高まり、目標に向かって努力し続けるモチベーションにつながります。
1. **Accountability(説明責任)**
    成果をモニタリングすることは、説明責任を果たすことにもつながります。個人も組織も、進捗状況を把握することで、自分たちの行動や結果に主体性を持つようになります。

結果を監視し、改善の度合いを測定することは、個人的な努力でも仕事上の努力でも、成功を収めるために必要不可欠です。進捗状況を把握し、改善すべき点を明らかにすることで、個人も組織も軌道に乗り、目標に向かって前進し続けることができるのです。

### 異常検知におけるモニタリングの重要性

結果を監視する一つの方法は、別の検証セットで異常検出法の性能を評価することです。これは、精度、再現率、F1スコア、または受信者動作特性曲線（ROC）下の面積などの指標を計算することによって行うことができます。精度は、検出された異常のうち実際に異常であるものの割合を測定し、一方、想起は、検出された真の異常の割合を測定します。F1スコアは、精度とリコールの調和平均であり、ROC曲線下面積は、真陽性と偽陽性の間のトレードオフを測定します。

異常検知手法の性能を評価するだけでなく、時間の経過とともにどの程度改善されているかを監視することも重要です。これは、時間とともに検出される異常の数を追跡し、基準値または過去の平均値と比較することで行うことができます。異常の検出数が増加した場合、正常なデータの分布に変化が生じている可能性があり、異常検出手法の再チューニングや再トレーニングが必要な場合があります。

また、検出された異常を人間の専門家がレビューし、ラベルを付けるというフィードバックループを利用して、改善の度合いを監視する方法もあります。このフィードバックは、専門家の知識をモデルに取り入れたり、異常検出の閾値を調整したりすることで、異常検出法の精度を向上させるために利用することができます。

全体として、結果と改善の度合いをモニタリングすることは、データと選択した異常検知手法に細心の注意を払う必要がある継続的なプロセスです。定期的に性能を評価し、必要に応じて調整を行うことで、異常検知システムの精度と信頼性を長期的に向上させることができるのです。

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# Quote
- [スキル定義委員会 from データサイエンティスト協会](https://twitter.com/jdss_skill)

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<!-- <span class="att0"></span> -->