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推荐开源项目：Outlier Interpretation——超越异常检测的全新解决方案
outlier-interpretation (WWW'21) ATON - an Outlier Interpreation / Outlier explanation method 项目地址: https://gitcode/gh_mirrors/ou/outlier-interpretation
项目介绍
在现代数据分析中，异常检测已经成为一项重要的任务，但单纯的异常检测往往无法满足更深层次的需求——如何解释这些异常？为此，Outlier Interpretation 项目应运而生。该项目基于论文 《超越异常检测：通过注意力引导的三元偏离网络解释异常》（发表于Web Conference 2021），致力于提供一套完整的异常解释方法。
项目技术分析
七种异常解释方法
该项目集成了七种先进的异常解释方法，包括：
- ATON：注意力引导的三元偏离网络
- COIN：上下文异常解释
- SiNNE：高效的外部特征挖掘新方法
- SHAP：统一模型预测解释方法
- LIME：解释任何分类器的预测
- Integrated Gradients：深度网络的公理归因
- Anchor：高精度模型无关解释
这些方法各有千秋，适用于不同的应用场景和需求。
项目结构
data_od_evaluation：真实数据集的异常解释标注data：真实数据集（CSV格式，最后一列标记为异常或正常）model_xx：ATON及其竞争对手的模型文件夹config.py：配置和默认超参数main.py：主脚本，用于运行实验
项目及技术应用场景
数据分析与异常检测
在金融、医疗、网络安全等领域，异常检测是不可或缺的一环。通过Outlier Interpretation，不仅可以检测出异常数据，还能深入解释异常的原因，帮助决策者更好地理解和应对。
模型解释与可信度提升
对于机器学习模型，解释其预测结果至关重要。Outlier Interpretation提供的方法能够清晰地解释模型的异常预测，提升模型的可信度和透明度。
研究与教育
该项目也为学术界提供了丰富的资源和实验平台，助力异常解释领域的研究和发展。
项目特点
多样化的解释方法
集成七种不同的异常解释方法，满足多样化的需求。
易用性强
项目结构清晰，使用简单。只需修改main.py中的参数，即可轻松运行实验。
开源与可扩展
项目完全开源，代码可自由修改和扩展，适合进一步的研究和开发。
丰富的数据资源
提供多个真实数据集及其标注，方便用户进行实验和验证。
社区支持
项目在GitHub上公开，用户可以随时反馈问题和建议，获得社区支持。
使用指南
安装依赖
pip install torch==1.3.0 numpy==1.15.0 pandas==0.25.2 scikit-learn==0.23.1 pyod==0.8.2 tqdm==4.48.2 prettytable==0.7.2 shap==0.35.0 lime==0.2.0.1 alibi==0.5.5
运行实验
ATON及其部分竞争对手
python main.py --path data/ --runs 10
ATON'和COIN'
python main.py --path data/ --w2s_ratio auto --runs 10 # ATON'
python main.py --path data/ --w2s_ratio pn --runs 10 # COIN'
SiNNE和Anchor
python main2.py --path data/ --runs 10
结语
Outlier Interpretation项目为异常检测和解释领域提供了一个强大而全面的工具，无论你是研究人员、开发者还是数据分析师，都能从中受益。立即访问项目GitHub页面，开启你的异常解释之旅吧！
项目GitHub链接
引用示例：
@inproceedings{xu2021aton,
title={超越异常检测：通过注意力引导的三元偏离网络解释异常},
author={徐宏祚 and 王奕杰 and 建宋磊 and 黄振宇 and 王永军 and 刘宁 and 李飞},
booktitle={2021年Web会议论文集 (WWW’21)},
year={2021},
publisher={ACM}
}
outlier-interpretation (WWW'21) ATON - an Outlier Interpreation / Outlier explanation method 项目地址: https://gitcode/gh_mirrors/ou/outlier-interpretation
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