tsod：用于时间序列数据的异常检测
传感器经常提供错误或缺失的观测值。在将数据作为边界条件输入到数值模拟引擎或实时决策系统之前，必须自动检测这些异常并用更合理的值替换。
该软件包旨在为DHI用户和水领域提供专门用于检测时间序列数据异常的示例和算法。它易于安装和部署，并对所有人开放（开源）。
入门
安装
tsod是一个纯Python库，可在Windows、Linux和Mac上运行。
从PyPI安装：
pip install tsod
或安装开发版本：
pip install https://github.com/DHI/tsod/archive/main.zip
愿景
- 为时间序列异常检测提供简单一致的API
- 对于水领域中典型的时间序列数据，计算速度将 足够好，以支持实时检测
- 它将包含一系列不同的算法，从简单的基于规则的算法到基于神经网络等更高级的算法
定义
请注意，我们区分两种类型的异常检测
-
离群点检测（无监督异常检测） 训练数据可能包含离群点，即远离大多数其他观测值的观测值。离群点检测器试图专注于训练数据中相似且接近的观测值，并忽略较远的观测值。
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新颖性检测（半监督异常检测） 训练数据被视为"正常"，不受离群点污染。新的测试数据观测值可以被归类为离群点，在这种情况下称为新颖性。
为tsod做贡献
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遵循PEP8代码风格。这在拉取请求期间会自动检查。
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如果引用或重用其他代码，请确保其许可证也与我们的政策一致。
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