怎样评价时间序列异常检测的效果( 二 ) IT方面的公开

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异常工作流程您刚刚实施了“异常检测”（异常检测）工作流程，其中包括：
用时间序列分解 time_decompose()用余数检测余数的异常 anomalize()异常下限和上限转换 time_recompose()时间序列分解第一步是使用时间序列分解time_decompose()。“计数”列被分解为“观察”，“季节”，“趋势”和“剩余”列。时间序列分解的默认值是method = "stl"，使用黄土平滑器进行季节性分解（参见stats::stl()）。的frequency和trend参数是基于使用所述时间序列的时间尺度（或周期性）自动设置tibbletime在引擎盖下基于函数。
## # A time tibble: 6,375 x 6 ## # Index: date ## # Groups: package ## package date observed season trend remainder ## ## 1 tidyr 2017-01-01 873. -2761. 5053. -1418. ## 2 tidyr 2017-01-02 1840. 901. 5047. -4108. ## 3 tidyr 2017-01-03 2495. 1460. 5041. -4006. ## 4 tidyr 2017-01-04 2906. 1430. 5035. -3559. ## 5 tidyr 2017-01-05 2847. 1239. 5029. -3421. ## 6 tidyr 2017-01-06 2756. 367. 5024. -2635. ## 7 tidyr 2017-01-07 1439. -2635. 5018. -944. ## 8 tidyr 2017-01-08 1556. -2761. 5012. -695. ## 9 tidyr 2017-01-09 3678. 901. 5006. -2229. ## 10 tidyr 2017-01-10 7086. 1460. 5000. 626. ## # ... with 6,365 more rows

一个很好的方面是，frequency并trend自动为您选择。如果要查看所选内容，请进行设置message = TRUE。此外，您可以通过输入基于时间的周期（例如“1周”或“2个季度”）来更改选择，这通常更直观，可以确定有多少观察属于时间跨度。引擎盖下，time_frequency()以及time_trend()基于时间段将这些使用数值tibbletime！
余数的异常检测下一步是对分解的数据执行异常检测，特别是“余数”列。我们使用了这个anomalize()，它产生了三个新列：“remainder_l1”（下限），“remainder_l2”（上限）和“异常”（是/否标志）。默认方法是method = "iqr"，在检测异常时快速且相对准确。alpha默认情况下alpha = 0.05，该参数设置为，但可以调整该参数以增加或减少异常频段的高度，从而使数据更难或更难以变得异常。max_anoms默认情况下，该参数设置为max_anoms = 0.2可能异常的20％数据的最大值。这是可以调整的第二个参数。最后，verbose = FALSE默认情况下返回一个数据框。尝试设置verbose = TRUE 以列表的形式获取异常值报告。
## # Groups: package ## package date observed season trend remainder remainder_l1 ## ## 1 tidyr 2017-01-01 873. -2761. 5053. -1418. -3748. ## 2 tidyr 2017-01-02 1840. 901. 5047. -4108. -3748. ## 3 tidyr 2017-01-03 2495. 1460. 5041. -4006. -3748. ## 4 tidyr 2017-01-04 2906. 1430. 5035. -3559. -3748. ## 5 tidyr 2017-01-05 2847. 1239. 5029. -3421. -3748. ## 6 tidyr 2017-01-06 2756. 367. 5024. -2635. -3748. ## 7 tidyr 2017-01-07 1439. -2635. 5018. -944. -3748. ## 8 tidyr 2017-01-08 1556. -2761. 5012. -695. -3748. ## 9 tidyr 2017-01-09 3678. 901. 5006. -2229. -3748. ## 10 tidyr 2017-01-10 7086. 1460. 5000. 626. -3748. ## # ... with 6,365 more rows, and 2 more variables: remainder_l2 , ## # anomaly

怎样评价时间序列异常检测的效果( 二 )

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