Anomalías y valores atípicos — anomaly

Se usa cuando está armando datos de prueba para un detector de anomalías, una alerta de monitoreo o un modelo robusto frente a valores atípicos — cualquier cosa que tenga que notar valores muy lejos del rango normal. Los datos reales siempre traen algunos: un sensor trabado, un dedo que se resbaló al capturar, una transacción sospechosa. El atributo anomaly inyecta esos picos a propósito, con la frecuencia que usted elija, para que su pipeline tenga algo anormal a lo cual reaccionar.

Hay dos rutas, y esta página cubre las dos:

Ruta	El valor atípico se ve como	Columna de verdad de referencia
anomaly="p" en un <gen> que produce números	el valor base × un factor	anomaly_flag="Name"
anomaly="true" en un <case> dentro de un <mix>	lo que sea que genere esa rama	flag="Name"

Use la primera cuando un número «demasiado grande» ya es un buen valor atípico. Use la segunda cuando el valor atípico necesita su propia forma — otro rango, un string basura, un evento raro pero legítimo.

Las salidas de ejemplo son ilustrativas

Los números de abajo son los que produce una corrida típica. Las extracciones exactas pueden cambiar según la versión del core y el seed; lo que queda fijo es la estructura: qué filas tienen pico lo decide el número de fila, así que la columna de verdad de referencia siempre concuerda con el valor.

El mismo generador, 80 filas, con cada modificador encendido por turnos.

• Ala serie limpia
• Bcon anomaly= — los puntos marcados son los valores atípicos inyectados
• Ccon missing= — las marcas de abajo son filas que no produjeron ningún valor

Cómo activarlo

Ponga anomaly="p" en un generador que produzca números, donde p es la fracción de valores (de 0 a 1) que se vuelven atípicos. El tamaño de cada pico lo da anomaly_factor (por omisión 10):

<gen type="number" distribution="normal" mean="50" sd="3" anomaly="0.15" anomaly_factor="8"/>

Cerca del 15% de los valores se multiplican por 8 — las lecturas normales quedan cerca de 50 y los valores atípicos aterrizan cerca de 400. Un valor atípico es exactamente el valor base multiplicado por el factor. Funciona solo con números; los valores no numéricos pasan intactos (vea Detalles).

Antes y después — la misma serie, con y sin picos

Problema. Si solo muestra la columna sucia, no puede distinguir un pico de un valor genuinamente grande — ¿460 es una falla o nada más una lectura alta? Necesita una referencia limpia justo al lado.

Herramienta. Tome una lista de lecturas con order="sequential" (estrictamente en orden) y arme dos columnas a partir de ella: Clean tal cual, y Dirty — la misma serie con anomaly. Fila por fila el valor base coincide, así que cada pico salta a la vista: es el mismo número, por el factor.

<env count="12" seed="demo">
  <sequence name="Clean"><gen type="text" value="48,50,46,52,49,51,47,53,50,48,52,49" order="sequential"/></sequence>
  <sequence name="Dirty"><gen type="text" value="48,50,46,52,49,51,47,53,50,48,52,49" order="sequential" anomaly="0.3" anomaly_factor="10"/></sequence>
</env>
...
<data>clean=${{Clean}} | dirty=${{Dirty}}</data>

./run readings.tdc (12 filas)

clean=48 | dirty=48
clean=50 | dirty=50
clean=46 | dirty=460
clean=52 | dirty=52
clean=49 | dirty=49
clean=51 | dirty=510
clean=47 | dirty=47
clean=53 | dirty=53
clean=50 | dirty=50
clean=48 | dirty=480
clean=52 | dirty=52
clean=49 | dirty=49

Tres filas se dispararon: 46 → 460, 51 → 510, 48 → 480 — exactamente ×10. No hace falta ninguna anotación de «← atípico»: la referencia está a la izquierda, el pico a la derecha, y la diferencia habla sola. En 12 filas con anomaly="0.3" nos tocaron 3 picos (la tasa es aleatoria, y en una muestra chica la dispersión es amplia).

Por qué/cuándo. Esta comparación lado a lado es la forma más rápida de comprobar que anomaly hace lo que usted cree, antes de escalar a un dataset real.

Qué tan alto es el pico — anomaly_factor

Problema. Un valor atípico «suave» (un poco arriba de lo normal) y uno «duro» (varias veces mayor) los atrapan umbrales distintos. Necesita poder graduar la altura del pico.

Herramienta. Cambie solo anomaly_factor y deje todo lo demás igual — la misma secuencia, el mismo seed, el mismo anomaly="0.25". Con la semilla, el nombre y la tasa fijos, las mismas filas hacen pico siempre; lo único que cambia es su altura.

<gen type="text" value="48,50,46,52,49,51,47,53,50,48,52,49"
     order="sequential" anomaly="0.25" anomaly_factor="5"/>   <!-- luego 10, luego 20 -->

anomaly_factor="5" → "10" → "20", las mismas 12 filas en cada caso:

./run factor.tdc (12 filas, tres factores)

factor=5    factor=10    factor=20
240         480          960
50          50           50
230         460          920
52          52           52
49          49           49
51          51           51
235         470          940
265         530          1060
50          50           50
48          48           48
52          52           52
245         490          980

La base de la fila 8 es 53: 53×5=265, 53×10=530, 53×20=1060. Las filas atípicas (1, 3, 7, 8, 12) son idénticas en las tres columnas — anomaly_factor controla solo la altura, nunca cuáles filas hacen pico. (Qué filas hacen pico depende del seed y del nombre de la secuencia: si le cambia el nombre, los picos se mueven.)

Por qué/cuándo. Barra el factor para encontrar dónde empieza y dónde deja de dispararse el umbral de su detector, sin perturbar nada más.

Cuántos picos — la tasa anomaly

Problema. Una falla rara (una en cien) y el ruido constante necesitan umbrales distintos. El valor de anomaly es justamente lo que fija cada cuánto ocurre un pico.

Herramienta. Fije el valor base en 50 para que un pico (500) se vea de un vistazo. Columna izquierda con anomaly="0.1", columna derecha con anomaly="0.5", 20 filas:

<env count="20" seed="demo">
  <sequence name="Low"> <gen type="text" value="50" order="sequential" anomaly="0.1" anomaly_factor="10"/></sequence>
  <sequence name="High"><gen type="text" value="50" order="sequential" anomaly="0.5" anomaly_factor="10"/></sequence>
</env>
...
<data>rate 0.1: ${{Low}}   rate 0.5: ${{High}}</data>

./run rate.tdc (20 filas)

rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1: 500   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5:  50
rate 0.1:  50   rate 0.5: 500

La columna izquierda hizo pico una vez de 20; la derecha, 11 veces — a mayor tasa, valores atípicos más densos. anomaly se combina con cualquier cosa: un rango, una distribución o missing.

Por qué/cuándo. Ajuste la tasa al fenómeno que está modelando — un defecto raro en 0.01, un sensor descompuesto y parlanchín en 0.4.

La columna de verdad de referencia — anomaly_flag

Problema. Los valores atípicos ya están inyectados, pero para calificar a un detector hace falta la respuesta correcta: exactamente cuáles filas son anómalas. Viendo solo los números, un pico por falla es indistinguible de una lectura legítimamente alta.

Herramienta. Agregue anomaly_flag="Name" junto a anomaly y TDC crea una nueva columna — una secuencia llamada Name con true/false, en true precisamente en las filas que hicieron pico:

<gen type="number" distribution="normal" mean="50" sd="3"
     anomaly="0.2" anomaly_factor="8" anomaly_flag="IsOutlier"/>
...
<data>${{Reading}},${{IsOutlier}}</data>

./run labeled.tdc

360,true
48,false
49,false
51,false
52,false
52,false
47,false
49,false

360 (≈ 45 × 8) queda marcado como true; las lecturas ordinarias quedan en false. La bandera se calcula a partir de la misma decisión que produjo el pico, así que las dos nunca pueden contradecirse — y esto se cumple en todos los motores, con cualquier volumen.

La bandera es una columna común y corriente, así que puede filtrar por ella con if. Quédese solo con los valores atípicos usando if="IsOutlier" (lee la veracidad de la fila, igual que los integrados _first/_last):

<block><line if="IsOutlier"><data>outlier: ${{Reading}}</data></line></block>

./run outliers-only.tdc (20 lecturas)

outlier: 360
outlier: 392
outlier: 400

De 20 lecturas, 3 salieron como anomalías — un dataset etiquetado listo para medir la precisión y el recall de un detector.

Por qué/cuándo. Cada vez que necesite medir un detector, no solo alimentarlo. Note que anomaly_flag sin anomaly es un error: no hay nada que marcar.

Un valor atípico a la medida — flag en un <mix>

Problema. anomaly="p" solo sabe multiplicar. A veces el valor atípico tiene que verse distinto — su propio rango, su propio texto, un evento raro pero legítimo — y aun así usted quiere una columna de respuesta honesta que diga cuáles filas son las raras.

Herramienta. Describa el valor atípico como su propia rama de un <mix>, marque ese <case> con anomaly="true" y pídale al mix una columna de respuesta con flag="Name". Aquí las temperaturas normalmente andan en 20–24, pero una cuarta parte de las veces un sensor trabado marca 90–99:

<env count="12" seed="sensor-2026">
  <sequence name="Id"><gen type="increment" value="1"/></sequence>
  <mix name="Temp" percent="75,25" flag="Bad">
    <case><gen type="number" value="20..24"/></case>
    <case anomaly="true"><gen type="number" value="90..99"/></case>
  </mix>
</env>
<block>
  <line><data>${{Id}},${{Temp}},${{Bad}}</data></line>
</block>

Las columnas son id, temp, bad:

./run sensor.tdc (12 filas)

1,23,false
2,21,false
3,22,false
4,21,false
5,24,false
6,23,false
7,21,false
8,92,true
9,20,false
10,97,true
11,21,false
12,98,true

Tres de doce filas — exactamente el 25% que pidió percent — y bad está en true en todas ellas. La etiqueta viene de la misma elección que escogió la rama, así que no puede desviarse del valor.

Por qué/cuándo. anomaly="true" en un <case> es solo una etiqueta: no inyecta nada y no cambia nada; el valor atípico lo produce enteramente el generador de la rama (<gen type="number" value="90..99"/>). Eso significa que usted controla con exactitud cómo se ve el valor atípico — a diferencia de anomaly="p", que solo puede escalar un número.

Las dos mitades solo funcionan juntas

TDC verifica que la etiqueta y la columna estén ambas presentes:

Lo que escribió	Lo que dice TDC
anomaly="true", pero el <mix> no tiene flag=	error TDC203 — la etiqueta no tiene a dónde ir
flag=, pero ningún <case> está marcado	advertencia TDC202 — la columna queda toda en false
flag= en un <mix> anidado	error TDC203 — solo un mix con nombre es dueño de la columna

En Parquet — un tipo de verdad

Cuando exporta a Parquet, la columna de respuesta se vuelve un BOOLEAN genuino y los valores conservan su tipo numérico, sin un solo type= de por medio:

./run sensor.tdc --format parquet (esquema)

id     INT64    REQUIRED
temp   INT64    REQUIRED
bad    BOOLEAN  REQUIRED

El tipo del valor se infiere solo cuando todas las ramas coinciden (aquí las dos son números). Si una rama regresa un número y otra una palabra, la columna se queda como texto: TDC nunca adivina un tipo del que no está seguro. Vea Formatos de salida.

Más maneras de usarlo

• Calificar un limpiador de datos. Marque una rama que emita basura — una dirección malformada, un teléfono vacío — y vea cuántas filas marcadas elimina realmente el limpiador.
• Varios tipos de defecto. Puede marcar más de una rama; flag se pone en true en todos los casos marcados a la vez.
• Marcar un «evento raro». La marca no tiene que significar descompuesto: puede señalar un caso raro pero perfectamente legítimo que su modelo igual debería aprender a atrapar.

Detalles

• Determinista. El mismo seed da los mismos valores atípicos, en las mismas filas. Vea Determinismo y proporciones.
• Cualquier motor, cualquier volumen. Los valores atípicos se deciden por número de fila, así que las corridas en memoria y en disco coinciden exactamente.
• Solo números, y decide el valor — no el type=. En los ejemplos de arriba la lista está escrita como type="text", pero los valores son números, así que anomaly los multiplica. Póngalo en una columna de nombres y los valores pasan sin cambios, y además en silencio: tdcv2 check no dice nada, porque una lista de texto bien puede contener números y TDC no sabe qué quiso usted. Si una columna que debería tener picos sale limpia, esto es lo primero que hay que mirar.
• anomaly="0" significa que no hay valores atípicos.

Vea también

• Generador number — rangos y distribuciones a los cuales enganchar anomaly.
• Panorama de generadores — missing= y anomaly= lado a lado, ambos aplicados después de producir el valor.
• Referencia de etiquetas — <mix> y <case>, la ramificación sobre la que se apoya la ruta del valor atípico a la medida.
• Salida y formato — la expresión if que filtra por una columna de verdad de referencia.