Какая модель машинного обучения наиболее подходит для обнаружения резких изменений в данных временных рядов?

Question

У меня есть фрейм данных со столбцом для времени, в течение которого происходят аномалии. Аномалии - это внезапная точка изменения в столбце времени.

Точка изменения - это синяя точка на графике.

Моя цель - идентифицировать эти точки как аномалии и отмечать их.

Я пробовал искать модели ML для обнаружения аномалий для этой проблемы, такие как:

• Фильтр нижних частот
• SVM
• AR
• ARIMA
• BOCD

Ни одна из этих моделей ML не может идентифицировать эти аномальные точки, но, возможно, я что-то пропустил.

Любая помощь будет принята с благодарностью.

Answer 1

При использовании алгоритма обнаружения аномалий, такого как OneClassSVM, GaussianMixtureModel, IsolationForest и т. Д. вы преобразуете свои данные в различия или скорость изменения между последовательным временем - windows.