
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)。
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
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。
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。
tsod做贡献遵循PEP8代码风格。这在拉取请求期间会自动检查。
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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