Вопрос или проблема
У меня есть временные ряды с оповещениями (каждую минуту), в которых мне нужно найти аномалии.
Я ищу библиотеку, которая может выполнять неконтролируемое обучение на этих данных и обнаруживать аномалии.
Какая из библиотек Python будет лучшей для этой задачи? Я изучал все эти (pyod, pycaret, prophet, scipy, matrixprofile), но не смог определить лучшую.
С точки зрения временных рядов аномалия может быть определена как значение, которое не соответствует большинству известных паттернов.
Теперь мы должны определить диапазон времени и метод обнаружения аномалий, и это зависит от данных, которые вы используете.
Например, если у вас есть очень простой бизнес-кейс для обнаружения аномальных пиков в коротком временном диапазоне, вы могли бы просто установить среднее значение за последние 10 минут и установить порог (например: +50% от среднего значения), который будет обнаруживать аномалию.
Для простого обнаружения форм в краткосрочных временных рядах вы могли бы применить первые (и потенциально вторые) производные, чтобы обнаружить простые вариации, а также установить порог.
Но если вы хотите обнаружить сложные формы в более длинных временных диапазонах, вы можете применить кластеризацию временных рядов без учителя, но это применимо только если ваши данные имеют циклическое поведение (в противном случае вы не сможете определить начало и конец каждого временного периода).
Некоторые нелинейные алгоритмы, такие как PacMAP или UMAP, могут генерировать очень четкие кластеры и легко обнаруживать выбросы.
https://www.kaggle.com/code/frankmollard/pca-t-sne-umap-trimap-pacmap/notebook
Невозможно узнать, какая модель, метод или библиотека является лучшими, с такой малой информацией о проблеме. Природа аномалий, целевые показатели производительности, вычислительные требования, необходимость объяснимости, объем доступных данных и др. все неопределены. Но даже при наличии всех этих факторов может быть невозможно заранее узнать оптимальный вариант. Такова природа многих задач в области науки о данных, поскольку они зависят от задачи и данных, сложным образом предсказать.
Итак, начните с самой простой вещи, которая может работать, и двигайтесь оттуда!
Ответ или решение
Обнаружение аномалий в временных рядах: как выбрать лучшую библиотеку для Python
Введение
Временные ряды представляют собой важный аспект анализа данных. Ваша задача заключается в выявлении аномалий в данных с частотой обновления каждую минуту. Это может быть сложной задачей, требующей выбора подходящей библиотеки для неуправляемого обучения, которая позволит эффективно идентифицировать аномальные значения. В этой статье мы обсудим некоторые из наиболее популярных библиотек на Python, таких как PyOD, PyCaret, Prophet, SciPy и MatrixProfile, а также предлагаем рекомендации по их применению.
Определение аномалии
Аномалия в контексте временных рядов может быть определена как значение, которое не соответствует известным паттернам или отклоняется от ожидаемого поведения. Для успешного обнаружения аномалий важно четко определить временной диапазон и метод, который будет применяться для их обнаружения.
Выбор библиотеки
1. PyOD
- Описание: PyOD (Python Outlier Detection) – это библиотека, специально предназначенная для обнаружения выбросов в данных. Она предоставляет множество алгоритмов, включая как статистические, так и машинные методы.
- Преимущества: Поддерживает большое количество алгоритмов для неуправляемого обучения, предлагает возможность сравнения моделей и легко интегрируется с другими библиотеками, такими как pandas и scikit-learn.
- Когда использовать: Если ваша задача заключается в применении различных алгоритмов для выявления аномалий, PyOD будет отличным выбором.
2. PyCaret
- Описание: PyCaret является низкокодовой библиотекой для машинного обучения, которая упрощает процесс подготовки данных и обучения моделей.
- Преимущества: Удобен для быстрого прототипирования, предоставляет возможность работы с временными рядами и содержит встроенные функции для сравнения моделей.
- Когда использовать: Если вам нужно быстро протестировать различные подходы к обнаружению аномалий и ваша задача включает в себя несколько аспектов анализа данных.
3. Prophet
- Описание: Prophet – это библиотека, разработанная Facebook для прогнозирования временных рядов, которая хорошо справляется с учетом сезонных эффектов.
- Преимущества: Удобен для работы с недостающими данными и выдает интерпретируемые результаты, что делает его полезным для бизнес-приложений.
- Когда использовать: Если ваши данные имеют сезонные колебания и вы хотите не только обнаруживать аномалии, но и производить прогнозы.
4. SciPy
- Описание: SciPy – это библиотека для научных вычислений в Python, которая предоставляет инструменты для выполнения численных расчетов, включая статистические тесты и методы оптимизации.
- Преимущества: Позволяет использовать мощные статистические модели для анализа данных, включая методы обнаружения выбросов.
- Когда использовать: Если вы хотите иметь полный контроль над процессом анализа и использование низкоуровневых математических методов.
5. MatrixProfile
- Описание: MatrixProfile – это библиотека, специализированная на анализе временных рядов с помощью метода матричного профиля, который позволяет находить повторяющиеся шаблоны и аномалии.
- Преимущества: Эффективна при работе с большими объемами данных временных рядов и позволяет легко находить схожие временные последовательности.
- Когда использовать: Если ваши данные имеют сложные структуры и вы хотите изучить их поведение на более глубоком уровне.
Рекомендации и шаги для начала
- Определите тип аномалий, которые вы хотите обнаружить (пики, выбросы, долговременные изменения).
- Выберите библиотеку исходя из особенностей ваших данных и требований к проекту. Начните с библиотеки PyOD для общего анализа аномалий, а затем можете перейти к более специализированным, таким как Prophet или MatrixProfile.
- Проведите первичный анализ данных – визуализируйте данные, чтобы понять их паттерны.
- Тестируйте несколько методов – используйте различные подходы и алгоритмы, чтобы определить, какой из них наилучшим образом решает вашу задачу.
Заключение
Обнаружение аномалий в временных рядах – это задача, требующая тщательного подхода и использования правильных инструментов. Выбор библиотеки зависит от специфики ваших данных и целей анализа. Начните с простых решений и экспериментируйте с различными методами, чтобы найти то, что работает лучше всего для вашей задачи.