基于机器学习的时间序列异常检测的python代码

以下是一个基于机器学习的时间序列异常检测的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 读取数据
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')

# 转换成numpy数组
X = np.array(data['value']).reshape(-1, 1)

# 训练Isolation Forest模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
clf.fit(X)

# 预测异常值
y_pred = clf.predict(X)

# 将预测结果转换成DataFrame
pred_data = pd.DataFrame(y_pred, columns=['pred'])

# 将预测结果和原始数据合并
result = pd.concat([data, pred_data], axis=1)

# 输出异常值
anomaly_data = result[result['pred'] == -1]
print(anomaly_data)

在这个代码中，我们使用了Isolation Forest模型来进行异常检测。首先，我们读取了时间序列数据，然后将它转换成numpy数组。接着，我们使用Isolation Forest模型对数据进行训练，并预测出异常值。最后，我们将预测结果和原始数据合并，并输出异常值。