什么是异常检测的 benchmark
时间: 2023-12-30 15:22:24 浏览: 32
异常检测的benchmark是一种用于评估异常检测算法性能的标准数据集。这些数据集通常包含已知的异常和正常数据,用于测试算法的准确性和鲁棒性。benchmark数据集的选择应该考虑到应用场景和数据类型,以确保算法在实际应用中的有效性。常用的异常检测benchmark数据集包括KDD Cup 99、Numenta Anomaly Benchmark(NAB)和Yahoo S5等。
相关问题
多变量时间序列异常检测数据集
以下是一些多变量时间序列异常检测数据集的例子:
1. Numenta Anomaly Benchmark (NAB):这个数据集由Numenta公司开发,包含了许多有趣的多变量时间序列数据,如机器温度、网络流量等。NAB数据集中也包含了一些异常数据,可以用于异常检测。
2. Yahoo! Labs Webscope数据集:这个数据集由Yahoo! Labs开发,包含了许多有趣的多变量时间序列数据,如股票价格、天气数据等。这个数据集也包含了一些异常数据,可以用于异常检测。
3. SMD数据集:这个数据集由斯坦福大学开发,包含了来自数据中心的多变量时间序列数据,如CPU使用率、磁盘空间利用等。这个数据集也包含了一些异常数据,可以用于异常检测。
4. ECG数据集:这个数据集包含了来自心电图信号的多变量时间序列数据,可以用于异常检测。
5. 股票市场数据集:这个数据集包含了来自股票市场的多变量时间序列数据,如股票价格、交易量等。这个数据集也包含了一些异常数据,可以用于异常检测。
这些数据集都可以在网上找到,可以用于开发和测试多变量时间序列异常检测算法。
Numenta Anomaly Benchmark数据集
Numenta Anomaly Benchmark (NAB) 数据集是一个广泛使用的用于评估异常检测算法性能的数据集。它由 Numenta 公司创建,其中包含了一系列不同领域的异常数据集,如网络流量、机器温度、气象数据等。这些数据集都是实际生产环境中收集的数据,并且已经标记为正常和异常数据。这使得研究人员可以使用这些数据集来测试他们的异常检测算法,以便比较不同算法之间的性能。NAB 数据集可以免费下载和使用,适用于学术研究和商业应用。