我正在处理实时传感器数据集，并从可用数据集中寻找异常模式（导致机器故障情况）。
我正在学习并且对数据科学世界很陌生，但对 Python 很熟悉。我有几个问题希望得到建议。
- 哪种算法最适合这种情况？
- 在 python 中进行预测分析的基本步骤是什么？
如果我的问题没有正确表达，请纠正我。
从可用的传感器数据集中进行异常检测？
数据挖掘
机器学习
scikit-学习
预测建模
异常检测
数据科学模型
2022-03-05 06:39:07
2个回答
您正在谈论异常检测，并且有很多方法。如果您可以创建训练集，则可以从一类 SVM 开始，但即使是简单的控制图也很有用，尤其是对于实时流数据。
如果您有一个带有标记异常的数据集，那么您可以使用二元分类方法。如果异常没有标记，那么您必须研究异常值/新奇检测。scikit-learn 文档有一个很好的概述。
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