Набор данных имеет временную метку и значения расхода воды. Теперь я хочу смоделировать данные таким образом, чтобы в случае появления какого-либо ненормального значения (внезапного скачка или очень низкого значения) он отправлял уведомление о том, что что-то не так.Я пробовал модель ARIMA для обучения данных, поскольку это был временной ряд, но он не дает соответствующих результатов, что означает, что я делаю что-то не так.Поэтому, пожалуйста, ведите меня.Благодарю.Ссылка на набор данных: https://drive.google.com/open?id=1cFHSVpY0XBxsEayl2k1cK4_qWZ4PvDBd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
features = [col for col in x2.columns if 'day' in col]
X = x2['median'].reshape(-1,1)
y = x2['time']
# create linear regression object
reg = linear_model.LinearRegression()
# train the model using the training sets
reg.fit(X, y)
# regression coefficients
print('Coefficients: \n', reg.coef_)
Я пытался использовать медиану всех значений расхода воды для каждого временного интервала в качестве целевой переменной, но это также дает отрицательный показатель дисперсии.
Ожидаемый результат должен быть значением потока воды в данный момент времени, который сообщает, находится ли он в нормальном диапазоне или нет.