Tsod：时间序列数据异常检测库

Tsod：时间序列数据异常检测库

tsod Anomaly Detection for time series data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tsod

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Tsod 是一个开源项目，专注于时间序列数据的异常检测。该项目由 DHI 公司发起并维护，主要使用 Python 编程语言。它旨在为用户提供一系列算法和示例，以帮助自动检测并处理时间序列数据中的异常值，特别是在水领域。

2. 项目的核心功能

• 异常检测算法: 提供从简单的基于规则的算法到基于神经网络的高级算法的异常检测功能。
• 两种检测方式: 区分了异常检测中的两种方式：无监督的异常值检测（Outlier Detection）和半监督的新颖性检测（Novelty Detection）。
• 易于安装和部署: 作为纯 Python 库，Tsod 可以在 Windows、Linux 和 Mac 上运行，且易于通过 PyPI 安装。
• 开放源代码: 项目遵循 MIT 许可，允许任何人自由使用和修改。

3. 项目最近更新的功能

• 性能优化: 对现有算法进行了性能优化，提高了处理时间序列数据的速度，特别是针对水领域中的数据。
• 文档和示例: 增加了新的文档和示例，使得用户可以更方便地理解和使用 Tsod 中的算法。
• 代码风格和规范: 引入了 PEP8 代码风格检查，确保代码质量和一致性。
• 版本更新: 项目的最新版本号为 3.11，包含了上述的优化和更新。

tsod Anomaly Detection for time series data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tsod