写一个python程序，实现对时序数据异常的分类

可以使用 Python 中的 Pandas 库来处理时序数据，并使用 Scikit-learn 库来训练分类器。

下面是一个简单的示例代码，它读取 CSV 文件并使用随机森林分类器对时序数据进行异常分类：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取 CSV 文件中的时序数据
df = pd.read_csv("timedata.csv")

# 将数据分为特征和标签
X = df.drop("label", axis=1)  # 特征
y = df["label"]  # 标签

# 训练随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X, y)

# 使用训练好的分类器对新数据进行分类
predictions = clf.predict(X_new)

这是一个简单的例子，你可能需要调整特征选择、分类器参数和其他设置来获得更好的结果。