检测流中序列的异常值。
pyood的Python项目详细描述
流异常值检测器
检测流中序列的异常值。
在这个项目中，我们有一些假设：
- 该项目在线工作，意味着对未来数据一无所知
- 此项目忽略旧数据（大于样本数组大小）
- 如果超过一半的样本数组处于异常值中，则本项目假设大多数样本不是异常值，并再次计算样本的异常值检测
用法
安装
pip install pyood
pip install --upgrade pyood # if you want update package如何使用它
frompyoodimportOutlierDetectoroutlier_detector=OutlierDetector(bound_factor_standard_deviation=3,window_size=20,size_initial_ignore=10)is_outlier=outlier_detector.push(your_value)
如果需要，可以将其与回调函数一起使用
frompyoodimportOutlierDetectordefresult(is_outlier):print(is_outlier)outlier_detector=OutlierDetector(bound_factor_standard_deviation=3,window_size=20,size_initial_ignore=10)is_outlier=outlier_detector.push(value=your_value,callback=result)
帮助
bound_factor_standard_deviation是标准差倍数的因子。|value - mean| > bound_factor_standard_deviation * satandard deviation是异常值。window_size是数组大小对于查找异常值是有效的。first_learning_number是我们忽略并从中学习的第一个值的数目。
| Warning ⚠ |
|---|
| if the outlier be in the first ^{ |
结果
我测试这个类并在图表上显示它的功能。
是我们检测到的异常值。
为正常值。
-是异常检测的界。
| Without bound | With bounds |
|---|---|
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