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PyOD入门指南 - Python异常检测库的一句话介绍和学习资源

RayRay
PyOD异常检测算法Python库多元数据Github开源项目

pyod

PyOD简介

PyOD是一个用于检测多变量数据中异常/离群对象的Python库。它包含了50多种检测算法,从经典的LOF(SIGMOD 2000)到最新的ECOD和DIF(TKDE 2022和2023)。自2017年以来,PyOD已成功应用于众多学术研究项目和商业产品中,下载量超过2200万次。

PyOD的主要特点包括:

  • 统一、用户友好的接口,适用于各种算法
  • 涵盖从经典技术到最新深度学习方法的广泛模型
  • 利用numba和joblib实现高性能和高效率
  • 通过SUOD框架实现快速训练和预测

快速开始

只需5行代码即可进行异常检测:

from pyod.models.ecod import ECOD
clf = ECOD()
clf.fit(X_train)  
y_train_scores = clf.decision_scores_  # 训练数据的异常分数
y_test_scores = clf.decision_function(X_test)  # 测试数据的异常分数

安装

PyOD可以通过pip或conda安装:

pip install pyod

或

conda install -c conda-forge pyod

主要算法

PyOD支持多种类型的异常检测算法,包括:

  • 概率统计方法:ECOD、ABOD、COPOD等
  • 线性模型:PCA、KPCA、OCSVM等
  • 基于近邻的方法:LOF、COF、HBOS等
  • 孤立森林及其变种
  • 神经网络方法:AutoEncoder、VAE、DeepSVDD等
  • 集成方法:特征装袋、LSCP等

更多资源

PyOD提供了丰富的异常检测工具,是进行数据分析和异常检测的得力助手。无论您是初学者还是专家,都可以找到适合自己的算法和使用方法。

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