Orion 使用教程

Orion 使用教程

Orion A machine learning library for detecting anomalies in signals. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/Orion

1. 项目介绍

Orion 是一个由 MIT 数据到AI实验室开发的开源机器学习库，主要用于无监督的时间序列异常检测。该库提供了一系列经过验证的机器学习管道（Orion管道），能够识别稀有模式并对它们进行标记，以供专家进行复审。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了Python环境。Orion可以通过pip进行安装：

pip install orion-ml

安装完成后，你可以加载示例数据并拟合一个Orion管道：

from orion.data import load_signal

# 加载训练数据
train_data = load_signal('S-1-train')

# 查看数据
print(train_data.head())

# 定义超参数
hyperparameters = {
    'orion.primitives.aer.AER#1': {
        'epochs': 5,
        'verbose': True
    }
}

# 创建并拟合Orion管道
orion = Orion(pipeline='aer', hyperparameters=hyperparameters)
orion.fit(train_data)

接着，使用拟合好的管道检测新数据中的异常：

# 加载新数据
new_data = load_signal('S-1-new')

# 检测异常
anomalies = orion.detect(new_data)

# 打印异常
print(anomalies)

请注意，根据你的系统和已安装的版本，可能会打印一些警告信息，这些可以安全地忽略，因为它们不会影响管道的正常行为。

3. 应用案例和最佳实践

Orion库已经在多个应用场景中证明了其价值，包括但不限于：

• 金融服务：检测交易数据中的异常行为，如信用卡欺诈。
• 健康医疗：分析医疗设备数据，实时检测潜在的健康问题。
• 工业制造：监控生产线的传感器数据，预测设备故障。

最佳实践建议：

• 在使用Orion之前，对数据进行预处理，确保数据质量。
• 根据具体问题调整管道的超参数。
• 使用Orion提供的 leaderboard 来比较不同管道的性能。

4. 典型生态项目

Orion作为时间序列异常检测的库，是Sintel生态系统的一部分。以下是与Orion相关的几个典型项目：

• TadGAN：使用生成对抗网络进行时间序列异常检测。
• AER：基于自动编码器与回归的时间序列异常检测。
• UniTS：用于时间序列数据统一表示的库。

通过这些生态项目，用户可以更全面地处理时间序列数据，并进行深入的分析和异常检测。

Orion A machine learning library for detecting anomalies in signals. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/Orion