PyOD简介
PyOD是一个用于检测多变量数据中异常/离群对象的Python库。它包含了50多种检测算法,从经典的LOF(SIGMOD 2000)到最新的ECOD和DIF(TKDE 2022和2023)。自2017年以来,PyOD已成功应用于众多学术研究项目和商业产品中,下载量超过2200万次。
PyOD的主要特点包括:
- 统一、用户友好的接口,适用于各种算法
- 涵盖从经典技术到最新深度学习方法的广泛模型
- 利用numba和joblib实现高性能和高效率
- 通过SUOD框架实现快速训练和预测
快速开始
只需5行代码即可进行异常检测:
from pyod.models.ecod import ECOD
clf = ECOD()
clf.fit(X_train)
y_train_scores = clf.decision_scores_ # 训练数据的异常分数
y_test_scores = clf.decision_function(X_test) # 测试数据的异常分数
安装
PyOD可以通过pip或conda安装:
pip install pyod
或
conda install -c conda-forge pyod
主要算法
PyOD支持多种类型的异常检测算法,包括:
- 概率统计方法:ECOD、ABOD、COPOD等
- 线性模型:PCA、KPCA、OCSVM等
- 基于近邻的方法:LOF、COF、HBOS等
- 孤立森林及其变种
- 神经网络方法:AutoEncoder、VAE、DeepSVDD等
- 集成方法:特征装袋、LSCP等
更多资源
- 文档: https://pyod.readthedocs.io/
- 示例: https://github.com/yzhao062/pyod/tree/master/examples
- 基准测试: https://github.com/Minqi824/ADBench
PyOD提供了丰富的异常检测工具,是进行数据分析和异常检测的得力助手。无论您是初学者还是专家,都可以找到适合自己的算法和使用方法。
