5.3. 異常度可視化 #

5.3.1. 機能概要 #

異常度可視化カードは、MLPカードの出力層をオートエンコーダーにしたときのみ使用可能です（ 4.1.a. 深層学習モデルの設計(MLP) ）。

オートエンコーダーモデルは教師なし学習の1つで、データカードにおいて異常検知モードで設定する必要があります( 3.2. データ確認/説明変数・目的変数の設定 )。

また、学習が発散しないようにデータの正規化も必要です( 1.6. 正規化 )。

異常検知モードで学習したAIモデルにデータを与えた際の異常度（再現誤差）を確認できます。 再現誤差とは、入力したデータとオートエンコーダーを出力層にもつMLPモデルから出力されたデータがどの程度の違いがあるのかを数値化したものです。

5.3.2. 入力と出力 #

なし

5.3.3. 操作方法 #

5.3.3.1. 結線 #

評価対象のモデル(オートエンコーダーを設定したMLP)と、時間窓切出し実行済みの評価データを結線してください。

5.3.3.2. 実行 #

• “実行” ボタンを押してください。
• 処理時間が 20 分を超えるとタイムアウトし、処理が強制終了されます。

5.3.3.3. 表示グラフ選択 #

• モーダル内の凡例から詳細グラフに表示するパラメータを選択してください。

• パラメータを選択すると、追加でプロットに描画されます。

グラフ比較モードについて

モーダル上から、“グラフ比較モード” を選択することで、左軸は再現誤差を固定した状態で右軸にパラメータを設定した2軸プロットを確認することができます。2軸のスケールを揃えた状態でプロットを確認することにより、異常発生と変数の関係性などを探りやすくなることがあります。

• モーダル上から、“グラフ比較モード” を選択する

  

• モーダル内の右軸付近のセレクトボックスから変数を選択することで、選択したパラメータの凡例と同じカラーで軸のメモリが描画されます。

  

5.3.3.4. 俯瞰グラフの操作 #

• 俯瞰グラフエリアにカーソルを合わせると、カーソルが「＋」「⇔」に変化します。
• 「＋」カーソルのままドラッグすることで詳細グラフの表示データ範囲を新しく選択できます。
• 選択されたデータ範囲の上部で「⇔」をドラッグすることで表示データ範囲を並行移動できます。
• 選択されたデータ範囲の左右で「⇔」をドラッグすることで表示データ範囲を拡張できます。
• 詳細グラフ内でマウスホイールを操作することでも表示データ範囲を操作できます。

5.3.3.5. 閾値の設定 #

• 詳細グラフに、閾値を超えた部分が赤色ハイライト表示されます。
• 詳細グラフ上の、閾値を示す横破線のラインをドラッグすることで、閾値の調整が可能です。
• 設定画面の"異常度閾値"が"カスタム"に変わり、具体的な現在の閾値の値表示が変更されます。

• “異常度閾値"のプルダウンから初期値(3α 標準偏差の3倍)に戻すことができます。

5.3.3.6. グラフ最大値の設定 #

• “Y軸の表示上限値"を設定することでグラフ最大値を指定できます。

• 指定された最大値を元に再現誤差の描画スケールが変更されます。

5.3.3.7 評価結果のダウンロード #

• ダウンロードボタンを押すことで再現誤差が CSV ファイルでダウンロードできます。