python时间序列异常检测

在Python中，可以使用多种方法进行时间序列数据的异常检测。常用的方法包括：

1. 3sigma方法：基于正态分布，在数据值超过±3个标准差时判定为异常值。

2. Z-score方法：Z标准分数测量数据值与平均值的距离，当数据与平均值相差2个标准差时，Z-score为2。可以将Z-score为3作为异常值的判断标准，相当于3sigma方法。

3. 箱线图方法：基于数据的四分位值来判断异常值，将数据点与箱线图的上下限之外的值判定为异常值。

4. 多维度异常值判断方法：通过数据特征的多个维度综合判断数据是否为异常值。可以使用多个特征来检测异常值，例如日期特征分解成年、月、日、星期、季度等多个时间相关特征。

在Python中，可以使用Pycaret的anomaly模型进行异常检测。可以设置异常值算法（如knn、cluster、iforest、svm等）和异常值比例的阈值来建模和预测新数据集中的异常值。

另外，还可以使用异常检测算法工具库PyOD来检测时间序列数据的异常值。可以将时间序列数据的日期特征分解成多个与时间相关的特征，并根据需要设置异常值比例，一般情况下设置在5%以下。

以上是关于Python时间序列异常检测的一些方法和工具。具体代码和操作可参考上述引用内容中的代码示例和相关文档。