时间序列异常点检测python库

时间序列异常点检测是指通过对时间序列数据进行分析，识别出其中的异常点，即与正常数据波动规律有显著差异的数据点。对于时间序列异常点检测任务，Python提供了多种库和算法。

一种常用的Python库是`statsmodels`，它是一个强大的统计分析库，可以用于时间序列的建模和分析。其中的`outliers_influence`模块提供了许多用于异常点检测的统计方法和函数，例如`OLSInfluence`类可以通过计算残差、杠杆值和学生化残差等指标来检测异常点。

另一个常用的Python库是`pyculiarity`，它是基于R语言遗留的`anomalize`库开发的，用于时间序列异常检测和异常值替换。`pyculiarity`包含了一系列的异常检测算法，例如`esd_test`可以基于指数平滑分解（Exponential Smoothing Decomposition）检测异常点。

此外，还有一些用于时间序列异常点检测的专用库，如`anomaly_detection`和`pyod`。`anomaly_detection`库提供了多种统计和机器学习方法，如基于均值和标准差的Z分数法、基于百分位数的箱线图法和基于自动编码器的深度学习方法等。`pyod`库是一个专门用于异常检测的库，提供了多种经典和先进的异常检测算法，包括基于聚类的LOF算法、基于距离的KNN算法和基于孤立森林（Isolation Forest）的算法等。

总之，Python提供了多种用于时间序列异常点检测的库和算法，可以根据具体需求选择合适的方法进行异常点检测和分析。