Целью этого фрагмента кода была способность обнаруживать определенные события.
Графически мне довольно легко обнаружить события
Паттерн в основном примерно такой же средней, затем происходит небольшое падение, это первое событие.Затем он чуть-чуть падает, затем резко поднимается и успокаивается, это 2-е событие, затем в конце этого среднего значения 3-е событие, затем, когда оно возвращается к тому, что было до этого, примерно, его последнее событие.
Проблема в том, что каждый набор данных отличается, но все они следуют этому общему правилу.Но нормальное среднее значение для одного может быть 400, а для другого 1400. Поэтому я не могу просто сказать, находится ли он в этом диапазоне и делает ли это.
Основная задача состоит в том, чтобы найти хорошее обнаружение изменений, котороене забрать ложные срабатывания.
Хороший пример тех, которые вызывают проблемы, подобен приведенному ниже: 
Бывают моменты, когда он падает на одну или две точки.
У меня нет всех данных заблаговременно, они передаются мне в режиме реального времени, поэтому, как правило, я могу хранить только среднее значение предыдущих X баллов (я могу варьировать X, обычно делаю 5 или 6).
Есть ли хороший способ написать код для этого или есть идеи, как это решить?Также обсуждался подход машинного обучения, но так как у меня нет CSV, а вместо этого исходные данные в режиме реального времени, я не был уверен, как обучить нейронную сеть, как это (не эксперт, скажем, в этом разделе).
Уточню любой вопрос.Не специфический для языка вопрос.(Хотя большинство разбирается в питоне)