异常检测器¶
检测器在时间序列上提供二进制异常分类。它们通常用于将异常分数时间序列转换为二进制异常时间序列。
一些检测器是可训练的。例如，QuantileDetector 为训练序列上观察到的值超出分位数的每个时间步发出二进制异常。
主要功能包括 fit()`（用于可训练的检测器）、`detect() 和 eval_metric()。
fit() 在单个或多个时间序列的历史数据上训练检测器。例如，它可以在正常时期包含异常分数（甚至原始值）的序列上调用。函数 detect() 以异常分数时间序列作为输入，并应用检测器以获得二进制预测。函数 eval_metric() 返回二进制预测时间序列与某些已知的二进制基准时间序列之间的准确性度量（“准确性”、“精确度”、“召回率”或“F1”），这些基准时间序列指示异常的存在。