[번역|SO] 시계열데이터의 이상탐지를 위한 패키지

link : https://datascience.stackexchange.com/questions/32126/looking-for-good-package-for-anomaly-detection-in-time-series

질문 : 시계열데이터에서 이상탐지를 위한 좋은 패키지를 찾는다.

답변1: (2018년 10월)

pyod 라는 파이썬 패키지가 있다. ( Pyod )

이 패키지에는 다음과 같은 알고리즘이 들어있다.

1. 선형모델 (PCA, vMCD, vOne-Class, SVM)
2. 인접성기반 모델 (LOF, CBLOF, HBOS, KNN, AverageKNN, MedianKNN)
3. 확률모델 (ABOD, FastABOD)
4. 앙상블, 조합 프레임워크 (IsolationForest, FeatureBagging)
5. 신경망, 딥러닝모델 (Auto-encoder with fully connected Neural Network)

그리고, 특별히 시계열에 주목한다면, https://github.com/yzhao062/anomaly-detection-resources#32-time-series-outlier-detection 가 유용할 것이다.

링크에 다음과 같은 시계열 아웃라이어 탐지용 패키지가 소개되어 있다.

1. datastream.io
2. sklyline
3. banpei
4. AnomalyDetection