python - Microsoft 在异常检测 API 中提供哪些异常检测算法
问题描述
我正在探索 Microsoft Azure 异常检测 API,以便在我的组织中使用。我想知道库中有哪些算法(例如隔离森林、一类 SVM、基于自动编码器的异常检测)。通过此 API,我可以选择哪些统计模型?
解决方案
您是指 Azure 认知服务中的异常检测器。据我观察,API 不仅采用单一模型或算法。你可以查看它的响应,如果你不给出周期信息,它会返回一个,这意味着后面的算法也计算时间序列的周期,可能是他们用来选择模型或算法的一个特征。我尝试发送季节性时间序列、非季节性时间序列、上升趋势和下降趋势,都返回正确的好结果。不确定他们是否可以公开有关算法的细节。但是,如果我将 DFT、STL 用于季节性时间序列,将 ESD 或简单的 Zscore 用于非季节性,我可以看到相同的行为。
有时“整个”检测无法返回预期值作为流模式下的“最后”检测,但根据 API 参考https://aka.ms/anomaly-detector-rest-api-ref ,似乎“整个”API构建单个模型或选择一个算法进行检测并考虑目标点后的点,因此在整个时间序列中应该是异常的。但是“最后一个” api 只使用目标点之前的点,所以它意味着根据历史记录的异常。虽然有点迷茫,但在流式监控场景中,我认为“最后”它是正确的选择,它更快更准确。
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