Имитировать выбросы и нелинейные данные для тестирования классификаторов одного класса

Question

Я ищу R-код/​​пакет, которые имитируют нелинейные данные с выбросами, чтобы протестировать некоторые алгоритмы классификатора одного класса.

Я нашел этот код, который создает набор данных в форме бананов. Это довольно хорошо, потому что мои реальные данные выглядят как гипербола в 2d. Но мне нужен набор данных, где отмечены все выбросы, чтобы я мог напечатать матрицу путаницы и оценить характеристики моих моделей. Это не обязательно должно выглядеть так. Самое главное - это нелинейность.

Заранее спасибо.

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

Вот один из способов сделать это. Идея состоит в том, чтобы генерировать данные, где y - нелинейная функция x плюс некоторый шум. Когда вы хотите выбросы, используйте один и тот же процесс генерации, за исключением того, что шум будет «большим». Вы можете настроить то, что «большие средства.

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")