异常检测器¶
检测器提供时间序列的二元异常分类。它们通常用于将异常分数时间序列转换为二元异常时间序列。
一些检测器是可训练的。例如，QuantileDetector 会在观测值超出训练序列上观测到的分位数时，为每个时间步发出二元异常信号。
主要函数包括 fit()（用于可训练检测器）、detect() 和 eval_metric()。
fit() 函数在一个或多个时间序列的历史数据上训练检测器。例如，可以在正常时期包含异常分数（甚至原始值）的序列上调用它。detect() 函数接收异常分数时间序列作为输入，并应用检测器以获得二元预测。eval_metric() 函数返回二元预测时间序列与指示异常存在的已知二元真实值时间序列之间的评估指标（“准确率”、“精确率”、“召回率”或“f1”）。