アウトライヤーと非線形データをシミュレートして1クラスの分類子をテストする

Question

いくつかの1クラス分類アルゴリズムをテストするために、外れ値を持つ非線形データをシミュレートするRコード/パッケージを探しています。

バナナ型のデータセットを作成するこのコードが見つかりました。私の実際のデータが2dの双曲線のように見えるので、かなり良いです。 しかし、私は混乱行列を印刷して私のモデルの性能を評価できるように、すべての異常値がラベル付けされたデータセットが必要です。 必ずしもこのように見える必要はありません。最も重要なことは非線形性です。

ありがとうございます。

banana=function(A,B,C1,C2,N,keep=10,init=10) 
{ 
R=init*keep+N*keep 
x1=x2=0 
bimat=matrix(double(2*N),ncol=2) 
for (r in 1:R) { 
    x1=rnorm(1,mean=(B*x2+C1)/(A*(x2^2)+1),sd=sqrt(1/(A*(x2^2)+1))) 
    x2=rnorm(1,mean=(B*x2+C2)/(A*(x1^2)+1),sd=sqrt(1/(A*(x1^2)+1))) 
    if (r>init*keep && r%%keep==0) { 
     mkeep=r/keep; bimat[mkeep-init,]=c(x1,x2) 
    } 
} 

return(bimat) 
} 

# usage 
set.seed(66) 
nvar2=2 
A=0.5; B=0; C1=C2=3 
y2=banana(A=A,B=B,C1=C1,C2=C2,1000) 

Answer 1

これを行う方法が1つあります。アイデアは、yがxとノイズの非線形関数であるデータを生成することです。外れ値が必要な場合は、ノイズを強制的に「大」にする以外は同じ生成プロセスを使用します。あなたは、最後の数行がはずれ値であるか、そして分類器は、あなたの予測クラスを与えるそのベクトルを取り、あなたの結果できるように、あなただけのデータをソートすることができますどのような「大きな意味。

NonLinear = function(n) { 
    x = rnorm(n, 5, 1) 
    y = (x-3)^3/10 + rnorm(n,0,1) 
    data.frame(x,y) 
} 
plot(NL) 

NL_Outliers = function(n, Lower, Upper) { 
    x = rnorm(n, 5, 0.8) 
    y = (x-3)^3/10 + 
     sample(c(-1,1), 10, replace=TRUE) * runif(n, Lower, Upper) 
    data.frame(x,y) 
} 

NL = NonLinear(200) 
plot(NL, ylim=c(-4,10)) 
NLO = NL_Outliers(10, 3.2, 4.5) 
points(NLO, pch=20, col="red")