تخطّي إلى المحتوى
Kudos AI
Read in English
Anomaly Detection

الكاشف الذي لا يُطلِق إنذاراً أبداً دقيق بنسبة 99.5٪

عند معدّل أساس واقعيّ يفوز الكاشف الخامل في الدقّة، وROC قدره 0.9468 يخفي طابور إنذارات كاذباً بنسبة 64٪، والمسافة عن المتوسّط تقع تحت الصدفة حين يجلس الشذوذ في المركز، وعشرون شاذّاً متجمّعاً يخفي بعضها بعضاً عن المنهج المصمَّم لإيجادها.

قراءة 6 دقيقةKudos AI

المتطلبات المسبقة: Classification Methods Compared

دقّة 99.5٪ فوق كاشف لا يُطلِق إنذاراً أبداً، ومنحنى ROC ملتصق بالزاوية بينما ينهار منحنى الدقّة والاستدعاء، وكتلة متنامية من الشذوذ يجعل بعضها بعضاً عادياً.

عشرون ألف حدث، مئة منها شذوذ. أجب «عاديّ» عن كلّ شيء فتكون دقيقاً بنسبة 99.50٪.

وليست هذه دعابة عن المقاييس. إنّها القيد الذي بُني عليه هذا الميدان كلّه، وهي تنجو من كلّ محاولة للالتفاف عليها بنموذج أفضل.

كلّ مقياس يرث معدّل الأساس

خذ كاشفاً يعمل فعلاً: يرتّب الشذوذ فوق الأحداث العادية، بالتداخل الذي لأيّ مسجِّل حقيقيّ. قيّمه مرّتين:

المقياسالقيمة
المساحة تحت ROC0.9468
متوسّط الدقّة0.3245
ما يسجّله كاشف عشوائيّ على الثانية0.0050

كلاهما صحيح. وهما يقسمان على شيئين مختلفين.

فـمعدّل الإيجابيات الكاذبة يقسم على 19900 حدث عاديّ، فألف إنذار كاذب يزحزحه خمس نقاط ويبقى منحنى ROC ملتصقاً بالزاوية. أمّا الدقّة فتقسم على عدد الإنذارات، حيث تكون ألف إنذار كاذب هي الطابور كلّه.

فالسؤال الذي يجيب عنه المقياس أهمّ من الرقم. فـROC يصف الكاشف. والدقّة تصف ما يراه من هو في المناوبة:

تفحصمنها حقيقيّالدقّةالاستدعاء
أعلى 502652٪26٪
أعلى 1003636٪36٪
أعلى 5006713.4٪67٪

قرابة إنذارين كاذبين لكلّ عثور حقيقيّ، من نموذج تقول مساحته 0.9468.

مستكشف مقاييس التصنيف

حرّك العتبة وراقب المفاضلة بين الدقة والاستدعاء.

الدقة
9.8%
الاستدعاء
84.1%
F1
17.5%
الصحّة
84.1%
خط الأساس للفئة الأكثر شيوعًا
98.0%

مصفوفة الالتباس

مُتنبَّأ +مُتنبَّأ −
فعلي +16832
فعلي −1,5558,245

AUC لمنحنى ROC: 0.921

منحنى ROC

FPRTPR

رفع العتبة يشتري دقةً على حساب الاستدعاء، وخفضها يفعل العكس. ومع فئة إيجابية نادرة تكاد الصحّة لا تنفع: فهي محكومة بالسلبيات، حتى إن نموذجًا لا يُطلق إنذارًا أبدًا يحصل على درجة عالية. الدقة والاستدعاء هما الملخّص الأمين.

الشكل أدناه يحسب المقياسين من نموذج التسجيل لا من سحبة واحدة، وهذا يشحذ التمرين أعلاه. فـ ROC لا «تكاد لا تتحرّك» حين تصير الشواذّ أكثر عشر مرات؛ بل لا تتحرّك البتّة، لأنها دالّة في توزيعَي الدرجات لا غير. أما الدقّة المتوسّطة فتتضاعف وزيادة. واللوحة الثانية تحوّل طاقة المراجعة إلى الرقمين اللذين يقرّران ما تراه المؤسسة فعلًا.

تفاعلي: ترتيب واحد ومقياسان متعارضان

كلاهما محسوب بدقّة من النموذج، لا من سحبة واحدة.

ROC0
مساحة ROC
0.9552
الدقّة المتوسّطة
0.3326
ما يسجّله كاشف عشوائي
0.0050
دقّة الكاشف الصامت
99.5%

عند نسبة تلوّث 0.5%، يكون الكاشف الذي يجيب «سليم» عن كل شيء دقيقًا بنسبة 99.5%، وتلك هي المشكلة كلّها في رقم واحد. أما الكاشف العامل فيسجّل 0.9552 على ROC و0.3326 على الدقّة المتوسّطة، من الترتيب نفسه. حرّك النسبة: لا تتحرّك ROC البتّة، لأنها تقيس حُسن ترتيب الشاذّ فوق السليم، وذاك لا شأن له بعددها. أما الدقّة المتوسّطة فتتحرّك كثيرًا، لأن الدقّة تقسم على عدد الإنذارات.

ثلاث عائلات، ثلاث نقاط عمى

من أين تأتي الدرجة؟ ابنِ بيانات بنوعين من الشذوذ: عشر نقاط بعيدة فوق كلّ شيء، وعشرون في الفجوة المتفرّقة بين عنقودين كثيفين، حيث لا يسكن شيء عاديّ لكنّها تقع في منتصف البيانات. ثمّ شغّل أربعة كواشف قياسية. والعمودان الأيمنان هما الاستدعاء داخل أعلى 60 نقطة من كلّ ترتيب، أي ضعف الشذوذ الثلاثين المزروع:

الكاشفمساحة ROCمن النقاط العشر البعيدةمن العشرين في الفجوة
مسافة ماهالانوبيس0.335100٪0٪
مسافة الجيران k0.978100٪65٪
عامل الشذوذ المحلّي0.933100٪30٪
غابة العزل0.903100٪0٪

ماهالانوبيس يقع تحت الصدفة. ولا شيء معطوب: فالفجوة عند المتوسّط العامّ، فتكون لتلك النقاط العشرين أدنى المسافات في البيانات وتُرتَّب تحت البيانات العادية. والمنهج يرمّز تعريفاً - الشذوذ بعيد عن الوسط - تخالفه هذه البيانات.

وتحقّق غابة العزل 0.903 المحترمة ولا تبلغ شيئاً من الفجوة داخل تلك الستين الأولى، لأنّ نقطةً في منتصف مديي الإحداثيّين تحتاج من القطوع الموازية للمحاور ما يقارب ما تحتاجه نقطة عادية. يقارب لا يساوي: فكلّ نقطة من الفجوة لا تزال مرتَّبة فوق 73٪ من البيانات العادية على الأقلّ، أي الفجوة مقابل العاديّ بمساحة ROC تبلغ 0.855، ودفعها إلى أسفل الترتيب يهبط بالمجموع إلى 0.333. فالهامش رقيق، وهذا فشل آخر غير انعدامه.

المنهج المحلّي يهزمه الحشد

وُجد عامل الشذوذ المحلّي لهذه الحالة بعينها: يقارن كثافة نقطة بجيرانها، فتبرز النقطة في جيب متفرّق ولو كانت في المركز. وقد وجد 30٪. كبّر المجموعة وانظر لماذا:

شذوذ في الفجوةالعامل المحلّيمسافة الجيران
2100٪100٪
560٪80٪
1060٪100٪
2040٪80٪
408٪25٪

هذا هو الإخفاء. فمقدّمة العامل المحلّي أنّ جيران النقطة عاديّون. ومتى جلس أربعون شاذّاً معاً صاروا هم جوار بعضهم، فتعلن المقارنة كثافة محلّية عادية تماماً.

وتتدهور مسافة الجيران البسيطة أيضاً، لكن أبطأ بكثير، لأنّ المسافة المطلقة لا تبالي بشذوذ الجيران. وهي الحالة النادرة التي يكون فيها المنهج الأبسط أمتن، وتستحقّ التذكّر حين يُقترَح كاشف متطوّر لمشكلة يأتي فيها الشذوذ دفعات. والاحتيال والأعطال وأخطاء المستشعرات تأتي كلّها دفعات.

الشكل أدناه تنفيذ مستقلّ لتلك البيانات بمولّد مستقلّ، ومع ذلك تقرأ مسافة ماهالانوبيس 0.336 مقابل 0.335 أعلاه: فالوقوع تحت الصدفة هنا خاصيةٌ في الهندسة لا في بذرة أحد. بدّل الكاشف لترى أي النقاط يُبلّغ عنها كلٌّ منها، ثم انقل الجسر من شاذّتين إلى أربعين. يهبط معامل الشذوذ المحلي من 0.999 إلى 0.62، بينما لا تنزل المسافة إلى الجار k إلا إلى 0.95: ذاك هو الحجب، مقيسًا لا موصوفًا.

تفاعلي: ثلاثة تعاريف للشذوذ، ومجموعة بيانات واحدة

النقاط المعلَّمة هي أعلى كل ترتيب، بميزانية واحدة للجميع.

مساحة ROC
0.336
من النقاط البعيدة
100%
من الجسر
0%
النقاط المُقيَّمة
830

تقرأ مسافة ماهالانوبيس 0.336، أسوأ من قطعة نقد، ولا عطب في شيء. فهي تقيس البعد عن المركز، والجسر في المركز، فتكون درجات هذه 20 نقطة هي الأدنى في البيانات كلّها: مرتّبةً تحت البيانات العادية لا فوقها. ومع ذلك تجد 100% من النقاط البعيدة و0% من الجسر. فالطريقة تحمل تعريفًا، وهذه البيانات فيها شذوذ لا يطابقه.

العتبة تتحكّم في الاستدعاء؛ والتلوّث يتحكّم في الدقّة

سعّر الخطأين - لنقل 500 للفوات و20 للإنذار الكاذب - فتكفّ العتبة عن كونها مسألة ذوق:

السياسةالإنذاراتالمُمسَكالكلفة الكلّية
ألّا تُطلِق أبداً00 / 10050٬000
الإشارة إلى أعلى 1٪20152 / 10026٬980
الأدنى كلفةً46067 / 10024٬360

وقاعدة الـ1٪ تقع هنا ضمن 11٪ من الأمثل، وذلك حظّ لا مبدأ: فهي تُطلِق أقلّ من نصف ما ينبغي، وعند نسبة كلفة أخرى ستكون خاطئة بوضوح.

ثمّ اترك تلك العتبة ودع العالم يتحرّك:

معدّل الشذوذالإنذاراتالدقّةالاستدعاء
نصف المعتاد4258٪64٪
ما ضُبطت عليه46015٪67٪
ضعف المعتاد52325٪65٪

الاستدعاء يكاد لا يتحرّك؛ والدقّة تتأرجح بعامل ثلاثة. فالاستدعاء هو نسبة الشذوذ فوق القطع، فلا يتوقّف إلا على توزيع درجات الشذوذ، وهذا لم يتغيّر، بل تغيّر عدد السحوبات منه وحده. والتوزيع العاديّ لم يتغيّر هو أيضاً، وهو ما يُبقي الإنذارات الكاذبة عند نحو 2.3٪ من الأحداث العادية. فالدقّة إذن عدد متحرّك من الشذوذ الحقيقيّ مقسوماً على كومة شبه ثابتة من الإنذارات الكاذبة، وهذه النسبة هي المتأرجحة.

والفريق الموعود بأنّ «أكثر الإنذارات سيكون حقيقياً» سيرى الوعد مخلوفاً بشهر هادئ، دون أيّ تغيّر في النموذج ولا في خطّ البيانات ولا في العتبة.

يتيح لك الشكل أدناه أن تفعل ما يكتفي الجدول بوصفه: أن تثبّت العتبة وتحرّك العالم. اسحب مؤشّر التلوّث فلا تتغيّر قراءة الاستدعاء ولو نقطة واحدة، لأن الاستدعاء يُقرأ من توزيع درجات الشذوذ وحده وهذا لم يتزحزح. أما الدقّة فتتغيّر بمعامل ثلاثة عشر تقريباً على كامل مدى المؤشّر، من 10 إلى 200 حالة شاذّة لكل 10000. وجدول الطاقات تحته هو الكاشف نفسه معروضًا كما ينبغي أن يُعرض: إذا عُلم كم عنصرًا يمكن مراجعته في اليوم، فهذا ما يشتريه ذلك.

تفاعلي: ثبّت العتبة ودع العالم يتحرّك

لا تغيّر العتبةُ أبدًا نسبةَ الشذوذ التي تلتقطها.

2.0
الأحداث العاديةالحالات الشاذّة
الإنذارات
518
الدقّة
13%
الاستدعاء
66%
الصواب
97.56%

ما تشتريه كل طاقة مراجعة فعليًا

تُراجَع يوميًاالدقّةالاستدعاء
2073%15%
10037%37%
46014%63%
10008%76%

20,000 events

عند هذه العتبة يلتقط الكاشف 66% من الحالات الشاذّة الموجودة، ولا يتعلّق هذا الرقم بعددها: اسحب مؤشّر التلوّث وراقبه يأبى الحركة. أما الدقّة فهي 13%، وهي تتبع المعدّل تبعًا شبه تناسبي، لأن الإنذارات في أغلبها كاذبة، والمتغيّر هو نسبتها إلى الصادقة. ومن ثَمّ فالفريق الذي وُعد بأن معظم ما يراه سيكون حقيقيًا يرى هذا الوعد ينكسر في شهر هادئ، دون أن يتغيّر النموذج ولا البيانات ولا العتبة. وراقب قراءة الصواب وأنت تفعل ذلك: فعند 50.0 حالة شاذّة لكل عشرة آلاف حدث، يحصل كاشفٌ لا يُطلِق إنذارًا قطّ على درجة قريبة منها.

حدّد المشكلة قبل اختيار المنهج

ثلاثة أرقام تقرّر إن كان كاشف الشذوذ يساوي شيئاً، وكلّها معلوم قبل تدريب أيّ نموذج:

  1. معدّل الأساس - يحدّد ما يمكن لكلّ مقياس أن يعنيه
  2. طاقة الفحص - تثبّت k، وk يثبّت العتبة لا العكس
  3. كلفة الفوات نسبةً إلى الإنذار الكاذب - تحوّل العتبة إلى حساب

اعرض الكاشف هكذا: «عند أربعين فحصاً في اليوم نمسك ربع الحوادث، وثلاثة من كلّ ثمانية ممّا نعرضه عليك ضجيج». لا «ROC 0.95».

وتحقّق من نوع الشذوذ الذي تحويه بياناتك فعلاً، فكلّ عائلة عمياء عن نوع تجده أخرى بسهولة. وتشغيل عائلتين بنقاط عمى مختلفة والنظر فيما تشير إليه واحدة فقط رخيصٌ، والاختلاف عادةً هو موضع الشذوذ المثير.

المراجع والقراءات الإضافية

  • Charu C. Aggarwal, Recommender Systems: The Textbook, Springer, 2016· مكتبة مراجع Kudos AI
  • Kevin P. Murphy, Probabilistic Machine Learning: An Introduction, MIT Press (Adaptive Computation and Machine Learning), 2022المصدر ↗

تُذكر الأعمال المحمية بحقوق النشر للمرجعية فقط ولا تُستضاف هنا؛ يرجى الرجوع إلى الناشر للوصول إليها.

قراءات ذات صلة

قراءة 5 دقيقةالتعلّم غير المُشرَف عليه

الاتّجاه الذي يتغيّر حين تغيّر وحدة القياس

اثنا عشر شخصًا، وقياسان لكلٍّ منهم، وثلاث مكوّنات رئيسة أولى مختلفة: بالمليمترات يكون الجواب الطول وحده تقريبًا، وبالأمتار الوزن وحده تقريبًا، وبالسنتيمترات مزيجًا متوازنًا - مع بقاء الارتباط عند 0.9500 في الحالات الثلاث. وما يقوله ذلك عمّا تعظّمه المكوّنات الرئيسة، ولماذا قد تكون نسبة تباين مفسَّر تبلغ 99.999% قولًا عن الأمتار لا عن الأشخاص، وما الذي تختاره المعيرة فعلًا.

تعلّم الآلةالإحصاء
قراءة 3 دقيقةTime Series

درجةٌ تخسر أمام عدم الفعل

نموذج الجيران الخمسة الأقرب يسجّل 0.9983 في التحقّق المتقاطع العشوائي بخمسة أثلاث على مشية عشوائيّة، وهي سلسلة زياداتها غير قابلة للتنبّؤ بالبناء. وبتقييمه تقدّمًا في الزمن يسجّل 0.6559 بجذر متوسّط خطأ تربيعي أكبر 12.44 مرّة، ويخسر أمام إبقاء آخر قيمة مرصودة كما هي. فالقسمة، لا النموذج، هي التي أنتجت الرقم الأوّل.

الإحصاءتعلّم الآلة
قراءة 6 دقيقةCausal Inference

العلاج الذي ينفع الجميع ويضرّ المعدّل

علاج يرفع الشفاء خمس نقاط بالضبط في كلّ مجموعة فرعية بينما يبدو أنّه يخفضه إجمالاً، ولماذا يجعل مزيد من البيانات تلك الخلاصة أوثق لا أصحّ، وما الذي تشتريه العشوائية ولا يستطيعه التعديل، والحالة التي يصنع فيها ضبط متغيّرٍ ارتباطاً من لا شيء.

الإحصاءتعلّم الآلة
← العودة إلى كل المقالات