Многовариантное обнаружение аномалий с лесом изоляции

  • Статья

В этой статье показано, как использовать SynapseML в Apache Spark для многовариантного обнаружения аномалий. Многовариантное обнаружение аномалий позволяет обнаруживать аномалии среди многих переменных или таймерий, учитывая все межконференции и зависимости между разными переменными. В этом сценарии мы используем SynapseML для обучения модели изоляции леса изоляции для многовариантного обнаружения аномалий, а затем мы используем обученную модель для вывода многовариантных аномалий в наборе данных, содержащего искусственные измерения из трех датчиков Интернета вещей.

Дополнительные сведения о модели изоляции леса см. в исходном документе Liu et al..

Необходимые компоненты

  • Подключите записную книжку к lakehouse. В левой части нажмите кнопку "Добавить ", чтобы добавить существующее озеро или создать озеро.

Импорт библиотеки

from IPython import get_ipython
from IPython.terminal.interactiveshell import TerminalInteractiveShell
import uuid
import mlflow

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml import Pipeline

from synapse.ml.isolationforest import *

from synapse.ml.explainers import *

%matplotlib inline

from pyspark.sql import SparkSession

# Bootstrap Spark Session
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

from synapse.ml.core.platform import *

if running_on_synapse():
    shell = TerminalInteractiveShell.instance()
    shell.define_macro("foo", """a,b=10,20""")

Входные данные

# Table inputs
timestampColumn = "timestamp"  # str: the name of the timestamp column in the table
inputCols = [
    "sensor_1",
    "sensor_2",
    "sensor_3",
]  # list(str): the names of the input variables

# Training Start time, and number of days to use for training:
trainingStartTime = (
    "2022-02-24T06:00:00Z"  # datetime: datetime for when to start the training
)
trainingEndTime = (
    "2022-03-08T23:55:00Z"  # datetime: datetime for when to end the training
)
inferenceStartTime = (
    "2022-03-09T09:30:00Z"  # datetime: datetime for when to start the training
)
inferenceEndTime = (
    "2022-03-20T23:55:00Z"  # datetime: datetime for when to end the training
)

# Isolation Forest parameters
contamination = 0.021
num_estimators = 100
max_samples = 256
max_features = 1.0

Чтение данных

df = (
    spark.read.format("csv")
    .option("header", "true")
    .load(
        "wasbs://publicwasb@mmlspark.blob.core.windows.net/generated_sample_mvad_data.csv"
    )
)

приведение столбцов к соответствующим типам данных

df = (
    df.orderBy(timestampColumn)
    .withColumn("timestamp", F.date_format(timestampColumn, "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'"))
    .withColumn("sensor_1", F.col("sensor_1").cast(DoubleType()))
    .withColumn("sensor_2", F.col("sensor_2").cast(DoubleType()))
    .withColumn("sensor_3", F.col("sensor_3").cast(DoubleType()))
    .drop("_c5")
)

display(df)

Подготовка данных для обучения

# filter to data with timestamps within the training window
df_train = df.filter(
    (F.col(timestampColumn) >= trainingStartTime)
    & (F.col(timestampColumn) <= trainingEndTime)
)
display(df_train)

Тестирование подготовки данных

# filter to data with timestamps within the inference window
df_test = df.filter(
    (F.col(timestampColumn) >= inferenceStartTime)
    & (F.col(timestampColumn) <= inferenceEndTime)
)
display(df_test)

Обучение модели леса изоляции

isolationForest = (
    IsolationForest()
    .setNumEstimators(num_estimators)
    .setBootstrap(False)
    .setMaxSamples(max_samples)
    .setMaxFeatures(max_features)
    .setFeaturesCol("features")
    .setPredictionCol("predictedLabel")
    .setScoreCol("outlierScore")
    .setContamination(contamination)
    .setContaminationError(0.01 * contamination)
    .setRandomSeed(1)
)

Затем мы создадим конвейер машинного обучения для обучения модели "Лес изоляции". Мы также покажем, как создать эксперимент MLflow и зарегистрировать обученную модель.

Регистрация модели MLflow строго требуется только при доступе к обученной модели позже. Для обучения модели и выполнения вывода в одной записной книжке достаточно объектной модели модели.

va = VectorAssembler(inputCols=inputCols, outputCol="features")
pipeline = Pipeline(stages=[va, isolationForest])
model = pipeline.fit(df_train)

Выполнение вывода

Загрузка обученной модели леса изоляции

Выполнение вывода

df_test_pred = model.transform(df_test)
display(df_test_pred)

Предварительно подготовленные Детектор аномалий

Azure AI Детектор аномалий

  • Состояние аномалии последней точки: создает модель с помощью предыдущих точек и определяет, является ли последняя точка аномальной (Scala, Python)
  • Поиск аномалий: создает модель с помощью всей серии и находит аномалии в серии (Scala, Python)

Связанный контент