5.16
教師なしの手法
まとめ
- Isolation Forestで時系列データ中の異常値をラベルなしで検出する。
- rupturesライブラリで変化点検出を行い、系列の構造変化を特定する。
- 教師なし手法の利点と限界を理解し、実務での活用方針を押さえる。
直感 #
異常値や変化点のラベルが事前に用意されていない場面は多い。Isolation Forestはデータの構造から外れ値を自動で検出し、rupturesは統計的な基準で系列の切れ目を見つける。ラベルがなくてもデータの異常を発見できるこれらの手法は、監視やアラートの仕組みを構築する際の出発点になる。
詳細な解説 #
このチャプターで学べること #
- Isolation Forestの仕組みと、時系列データへの適用方法
- rupturesによる変化点検出のアルゴリズムと実装
- 検出結果の可視化と閾値の調整方法
これがわかるとできること #
- ラベルなしのデータから異常値を自動検出し、原因調査のトリガーにできる
- 系列の構造変化を統計的に特定し、モデルの分割や再学習の判断に使える
- 異常検知パイプラインのプロトタイプを素早く構築できる
学習の進め方 #
- まずIsolation Forestで異常値検出の基本を学ぶ
- rupturesで変化点検出の手法を試す