阈值检测器¶

基于用户给定阈值检测异常的检测器。此检测器将时间序列值与用户给定的阈值进行比较，当值超出阈值时，将时间点识别为异常。

class darts.ad.detectors.threshold_detector.ThresholdDetector(low_threshold=None, high_threshold=None)[source]¶

基类: Detector, _BoundedDetectorMixin

阈值检测器

标记低于或高于 low_threshold 和 high_threshold 的值。

如果为 low_threshold 或 high_threshold 提供单个值，该值将用于序列的所有分量。

如果为参数 low_threshold 和/或 high_threshold 提供值序列，它们的长度必须相同，与传递给 detect() 的序列的维度匹配，或者长度为 1。在后一种情况下，该单个值将用于序列的所有分量。

如果 low_threshold 或 high_threshold 为 None，则不会使用相应的边界。但是，两者中至少一个必须设置。

参数

low_threshold (Union[int, float, Sequence[float], None]) – (序列形式的) 下边界。如果是序列，其维度必须与应用此检测器的序列维度匹配。
high_threshold (Union[int, float, Sequence[float], None]) – (序列形式的) 上边界。如果是序列，其维度必须与应用此检测器的序列维度匹配。

属性

high_threshold
low_threshold

方法

`detect`(series[, name]) 检测给定时间序列上的异常。	检测给定时间序列上的异常。
`eval_metric`(anomalies, pred_scores[, ...]) 根据真实异常对结果进行评分。	根据真实异常对结果进行评分。

detect(series, name='series')¶

检测给定时间序列上的异常。

参数

返回

二进制预测（如果被视为异常则为 1，否则为 0）

返回类型

Union[TimeSeries, Sequence[TimeSeries]]

eval_metric(anomalies, pred_scores, window=1, metric='recall')¶

根据真实异常对结果进行评分。

参数

anomalies (Union[TimeSeries, Sequence[TimeSeries]]) – 真实二元异常序列（或序列列表）（如果是异常则为 1，否则为 0）。
pred_scores (Union[TimeSeries, Sequence[TimeSeries]]) – 估计的异常评分序列（或序列列表），表示每个大小为 w 的窗口的异常程度。
window (int) – 整型值，表示 pred_scores 中每个点代表的过去样本数量。
metric (Literal[‘recall’, ‘precision’, ‘f1’, ‘accuracy’]) – 要使用的度量函数名称。必须是 “recall”, “precision”, “f1”, 和 “accuracy” 之一。默认值：“recall”。

返回

每个异常评分的度量结果

返回类型

Union[float, Sequence[float], Sequence[Sequence[float]]]

分位数检测器

异常评分器