ADBench 项目常见问题解决方案

ADBench 项目常见问题解决方案

ADBench Official Implement of "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2023. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADBench

1. 项目基础介绍和主要编程语言

ADBench 是一个用于异常检测的综合性评测基准，旨在帮助研究人员和开发者评估和比较不同异常检测算法的性能。该项目汇集了 30 种异常检测算法，并在 57 个数据集上进行了广泛实验。主要关注表格数据的异常检测，同时涵盖了无监督、半监督和监督学习方法。项目的主要编程语言是 Python。

2. 新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题和详细解决步骤

问题一：如何安装和配置ADBench环境？

解决步骤：

1. 确保已安装 Python 3.6 或更高版本。
2. 克隆项目仓库到本地环境：

   git clone https://github.com/Minqi824/ADBench.git
   

3. 进入项目目录，安装项目所需的依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 运行示例脚本或根据需要修改配置文件，开始使用 ADBench。

问题二：如何运行ADBench中的实验？

解决步骤：

1. 在项目目录中，找到 scripts 文件夹，该文件夹包含了一些示例脚本。
2. 根据需要选择适当的脚本，运行以下命令执行实验：

   python run_experiment.py
   

3. 如果需要修改实验参数，可以在脚本中找到相关配置项进行修改。

问题三：如何查看实验结果和性能比较？

解决步骤：

1. 实验完成后，结果会被保存在 results 文件夹中。
2. 使用文本编辑器或 Python 的数据分析工具（如 Pandas）打开结果文件，查看各项指标。
3. 如果需要可视化性能比较，可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 等绘图库生成图表。

以上是ADBench项目的新手常见问题及解决方案。希望这些信息能帮助你更好地使用和探索这个项目。

ADBench Official Implement of "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2023. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADBench