ad/ad_model/ad_model.py

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  17 import joblib
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  19
  20 class modelling(object):
  21     r""" Filter dataframe based on paramters that were used to train model
  22     use transormer to transform the data
  23     load model and predict the label(normal/anomalous)
  24
  25     Parameters:
  26     data:DataFrame
  27     """
  28
  29     def __init__(self, data):
  30
  31         with open('params', 'rb') as f:
  32             cols = joblib.load(f)
  33         if all(cols.isin(data.columns)):
  34             self.data = data[cols]
  35         else:
  36             print(data.columns, cols)
  37
  38         self.transformation()
  39
  40     def transformation(self):
  41         """ load transformer to transform data """
  42
  43         sc = joblib.load('scale')
  44         self.data = sc.transform(self.data)
  45
  46     def predict(self, name):
  47         """ Load the saved model and return predicted result.
  48         Parameters
  49         .........
  50         name:str
  51             name of model
  52
  53         Return
  54         ......
  55         pred:int
  56             predict label on a given sample
  57
  58         """
  59
  60         model = joblib.load(name)
  61         pred = model.predict(self.data)
  62         pred = [1 if p == -1 else 0 for p in pred]
  63         return pred
  64
  65
  66 class CAUSE(object):
  67     r""""Rule basd method to find degradation type of anomalous sample
  68
  69     Attributes:
  70     normal:DataFrame
  71         Dataframe that contains only normal sample
  72     """
  73
  74     def __init__(self, db):
  75         db.read_data('train')
  76         self.normal = db.data[['rsrp', 'rsrq', 'rssinr', 'throughput', 'prb_usage', 'ue-id']]
  77
  78     def cause(self, sample):
  79         """ Filter normal data for a particular ue-id to compare with a given sample
  80             Compare with normal data to find and return degradaton type
  81         """
  82         normal = self.normal[self.normal['ue-id'] == sample.iloc[0]['ue-id']].drop('ue-id', axis=1)
  83         param = self.find(sample, normal.max())
  84         return param
  85
  86     def find(self, sample, Range):
  87         """ store if a particular parameter is below threshold and return """
  88
  89         deg = []
  90         if sample.iloc[0]['throughput'] < Range['throughput']*0.5:
  91             deg.append('Throughput')
  92         if sample.iloc[0]['rsrp'] <= Range['rsrp']-20:
  93             deg.append('RSRP')
  94         if sample.iloc[0]['rsrq'] <= Range['rsrq']-20:
  95             deg.append('RSRQ')
  96         if sample.iloc[0]['rssinr'] <= Range['rssinr']-25:
  97             deg.append('RSSINR')
  98         if sample.iloc[0]['prb_usage'] <= Range['prb_usage']*0.5:
  99             deg.append('prb_usage')
 100         if len(deg) == 0:
 101             deg = False
 102         else:
 103             deg = ' '.join(deg)
 104         return deg
 105
 106
 107 def ad_predict(df):
 108     """
 109         Call Predict method to predict whether a given sample is normal or anomalous
 110     """
 111
 112     db = modelling(df)
 113     db_df = db.predict('model')  # Calls predict module and store the result into db_df
 114     del db
 115     return db_df