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luminaire:Luminaire是一个python软件包,提供了ML驱动的解决方案来监视时间序列数据
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2021-03-19
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放手异常检测库 目录 什么是灯具 是一个python软件包,提供了ML驱动的解决方案来监视时间序列数据。 Luminaire提供了几种异常检测和预测功能,这些功能结合了相关和季节性模式以及数据随时间的不可控制的变化。 快速开始 使用pip从安装Luminaire pip install luminaire 在python中导入luminaire模块 import luminaire 请查阅中有关方法和用法的详细说明。 时间序列离群值检测工作流程 灯具异常值检测工作流程可分为3个主要部分: 数据预处理和分析组件 在训练异常检测模型之前,可以调用此组件以准备时间序列。此步骤应用了许多使异常检测更加准确和可靠的方法,包括缺少数据归因,从训练数据中识别和删除最近的异常值,必要的数学转换以及基于最近的更改点的数据截断。它还会生成在培训过程中考虑的配置文件信息(历史更改点,趋势更改等)。 时间序列数
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luminaire-master.zip (69个子文件)
luminaire-master
setup.py 2KB
.gitignore 1KB
requirements.txt 172B
LICENSE.txt 11KB
.github
workflows
github-pages.yml 848B
python-app.yml 1KB
python-publish.yml 1KB
README.md 6KB
CONTRIBUTING.rst 4KB
docs
_templates
layout.html 486B
Makefile 634B
index.rst 257B
conf.py 3KB
assets
luminaire_logo_blue.svg 5KB
luminaire_flow.png 52KB
luminaire_logo.svg 5KB
_static
colors.css 3KB
global.css 643B
make.bat 920B
front.png 106KB
introduction.rst 3KB
tutorial
structural.png 34KB
filter.png 74KB
outlier_batch.rst 9KB
pre_prc.png 613KB
windows.png 400KB
profile_head.png 248KB
streaming.rst 10KB
struct_score.png 64KB
filter_score.png 102KB
window_train_score_auto.png 35KB
dataprofiling.rst 3KB
optimization.rst 4KB
window_train_score_manual.png 46KB
sphinx_requirements.txt 23B
api_reference
batch_models.rst 529B
streaming.rst 195B
exploration.rst 131B
optimization.rst 155B
luminaire
model
window_density.py 39KB
lad_structural.py 40KB
lad_filtering.py 22KB
__init__.py 143B
model_utils.py 5KB
base_model.py 5KB
__init__.py 96B
tests
conftest.py 7KB
test_hyper.py 383B
datasets
daily_test_time_series_with_missing.csv 17KB
window_density_test_hourly.csv 337KB
daily_test_time_series_seasonal_scoring.csv 60B
daily_test_time_series_scoring.csv 65B
window_density_test_10_mins.csv 133KB
daily_test_time_series.csv 17KB
daily_test_time_series_seasonal.csv 17KB
__init__.py 0B
test_exploration.py 2KB
test_models.py 10KB
models
lad_filtering_model_log_seasonal 1KB
lad_structural_model_log_seasonal 513KB
lad_structural_model 524KB
window_density_model_hourly_aggregated 1.86MB
window_density_model 1.44MB
lad_filtering_model 1KB
window_density_model_hourly_last_window 18KB
exploration
__init__.py 31B
data_exploration.py 51KB
optimization
__init__.py 42B
hyperparameter_optimization.py 16KB
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