pyod的简介

PyOD是一个全面和可扩展的Python库，用于异常检测(异常检测)，，用于检测多元数据中的外围对象。这个令人兴奋但具有挑战性的领域通常被称为异常点检测或异常检测。
PyOD包含了40多种检测算法，从经典的LOF (SIGMOD 2000)到最新的ECOD (TKDE 2022)。自2017年以来，PyOD已成功应用于众多学术研究和商业产品，下载量超过1000万次。它也得到了机器学习社区的广泛认可，有各种专门的帖子/教程，包括Analytics Vidhya, KDnuggets和Towards Data Science。

GitHub地址：https://github.com/yzhao062/pyod

1、PyOD的特点

统一的api、详细的文档和跨各种算法的交互式示例。
先进的模型，包括经典的距离和密度估计，最新的深度学习方法，以及像ECOD这样的新兴算法。
优化的性能与JIT和并行使用numba和joblib。
SUOD的快速训练和预测。

pyod的安装

pip install pyodpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyod

pyod的使用方法

1、异常值检测基本用法

# train an ECOD detector
from pyod.models.ecod import ECOD
clf = ECOD()
clf.fit(X_train)# get outlier scores
y_train_scores = clf.decision_scores_  # raw outlier scores on the train data
y_test_scores = clf.decision_function(X_test)  # predict raw outlier scores on test

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