आउटलायर डिटेक्शन के लिए टाइम सीरीज़ डिकम्पोज़िशन

Python में Anomaly Detection

Bekhruz (Bex) Tuychiev

Kaggle Master, Data Science Content Creator

सीज़नैलिटी

टाइम सीरीज़ में दोहराते पैटर्न
फिक्स्ड फ़्रीक्वेंसी होती है:
- hourly
- daily
- weekly
- monthly, आदि
उदाहरण:
- दैनिक तापमान
- आइसक्रीम बिक्री

सीज़नैलिटी

Google स्टॉक्स के ओपनिंग प्राइसेज़ का लाइन प्लॉट.

seasonal_decompose

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

results = seasonal_decompose(google['Open'], period=365)

print(results)

<statsmodels.tsa.seasonal.DecomposeResult object at 0x7f0a67fac820>

सीज़नैलिटी प्लॉट करना

results.seasonal.plot(color="red", figsize=(12, 4))

Google स्टॉक्स की ओपनिंग प्राइसेज़ की सीज़नैलिटी का प्लॉट

सीज़नैलिटी के उदाहरण

टाइम सीरीज़ सीज़नैलिटी के उदाहरण.

स्टॉक्स का शुरुआती प्लॉट

Google स्टॉक्स की ओपनिंग प्राइसेज़ का शुरुआती प्लॉट

ट्रेंड

results.trend.plot(color="red", figsize=(12, 4))

ट्रेंड के उदाहरण

टाइम सीरीज़ ट्रेंड्स के उदाहरण.

रेजिडुअल्स

results.resid.plot(color="red", figsize=(12, 4))

Google स्टॉक्स की ओपनिंग प्राइसेज़ के रेजिडुअल्स का प्लॉट.

डिकम्पोज़िशन

figure = results.plot()

figure.set_figwidth(12)
figure.set_figheight(8)

टाइम सीरीज़ के तीनों कॉम्पोनेन्ट्स का विज़ुअलाइज़ेशन.

क्लासिफायर फिट करना

# Extract and reshape residuals
results = seasonal_decompose(google['Volume'], period=365)
residuals = results.resid
residuals = residuals.values.reshape(-1, 1)


# Fit MAD
mad = MAD().fit(residuals)


# Find the outliers
is_outlier = mad.labels_ == 1
outliers = google[is_outlier]

print(len(outliers))

अभ्यास करते हैं!

Python में Anomaly Detection