Isolation Forest para detectar anomalías en series temporales

Basándonos en las ofertas de generación energética que EOLICA AUDAX (ADXVD04) ha registrado en el mercado de OMIE durante 2023, a continuación se presenta un análisis de anomalías en la serie temporal.

En este tutorial, aprenderás como desarrollar un modelo de detección de anomalías en series temporales con Python a partir de un caso práctico.

Data

Cada fila representa la energía que la unidad ofertante ADXVD04 ha registrado en el mercado de OMIE durante 2023.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

Preguntas

1. ¿Cómo se extraen las propiedades temporales para detectar anomalías?
2. ¿Cómo utilizar el algoritmo Isolation Forest para identificar los datos anómalos?
3. ¿Cómo se configura el algoritmo para detectar un porcentaje específico de datos como anómalos?
4. ¿Qué técnicas se emplean para visualizar los datos anómalos en la serie temporal?

Metodología

Columnas Temporales

Siguiendo los pasos de este tutorial, creamos las columnas temporales que puedan explicar el motivo de los datos anómalos.

df.datetime = pd.to_datetime(df.datetime)
df.set_index('datetime', inplace=True)

df = (df
 .assign(
     month = lambda x: x.index.month,
     hour = lambda x: x.index.hour,
    )
)

Modelo de Anomalías

Para detectar los datos anómalos, utilizamos el algoritmo IsolationForest de la librería sklearn. Establecemos el parámetro contamination a auto para que el modelo detecte los datos anómalos de forma automática.

from sklearn.ensemble import IsolationForest

model = IsolationForest(contamination='auto', random_state=42)
model.fit(df_model)

Porcentaje de Anomalías Automático

Utilizando la ecuación matemática que ha optimizado el algoritmo, calculamos los datos anómalos para visualizar el porcentaje de anomalías.

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df['anomaly'] = model.predict(df_model)

(df
 .anomaly
 .value_counts(normalize=True)
 .rename(index={1: 'Normal', -1: 'Anomaly'})
 .plot.pie()
)

Un 65.4% de las ofertas de ADXVD04 son anómalas según la configuración automática del modelo.

Especificar Porcentaje de Anomalías

No es lógico que la mayoría de los datos sean considerados anómalos. Por tanto, ajustamos el parámetro contamination a 0.01 para que el modelo detecte el 1% de los datos como anómalos.

model = IsolationForest(contamination=.01, random_state=42)
model.fit(df_model)
  
df['anomaly'] = model.predict(df_model)

Visualizar Serie Temporal con Anomalías

Finalmente, seleccionamos los datos anómalos:

s_anomaly = df.query('anomaly == -1').energy

Y los visualizamos con puntos sobre la serie temporal original utilizando la sublibrería graph_objects de plotly.

import plotly.graph_objects as go

go.Figure(
    data=[
        go.Scatter(x=s_anomaly.index, y=s_anomaly, mode='markers'),
        go.Scatter(x=df.index, y=df.energy, mode='lines')
    ]
)

Podemos observar que el modelo detecta observaciones anómalas, sobretodo, en los picos de la serie temporal.

¿Qué más podríamos hacer para analizar las anomalías? Te leo en los comentarios.

Conclusiones

1. Extracción de Propiedades Temporales: df.assign para crear columnas month y hour a partir del DateTimeIndex.
2. Algoritmo IsolationForest: sklearn tiene el algoritmo registrado en su framework de Machine Learning.
3. Ajuste del Modelo para Porcentaje Específico de Anomalías: IsolationForest(contamination=0.01) ajusta la sensibilidad del modelo para identificar el 1% de los datos como anómalos.
4. Técnicas para Visualizar Datos Anómalos: plotly.graph_objects.Figure nos permite combinar en una visualización los datos anómalos y la serie temporal original.

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