Add new timeseries anomaly detection primitives
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- numpy, python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia leggendo timeseries_errors.py e il suo metodo get_forecast_errors(), quindi confronta i metodi richiesti nel NASA-paper con il nome proposto sigma_error_thresholding.py. Definisci detect_sigma_outliers(errors, num_sigmas) intorno alla soglia di deviazione standard indicata e alle sequenze contigue di anomalie; il lavoro è completato quando la nuova primitiva è separata dai metodi esistenti e il suo comportamento è coperto dai controlli pertinenti del repository.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
X-Sigma primitive:
This primitive computes the absolute error of a prediction and checks to see if its magnitude is larger than a factor of x-sigma where x is a positive integer.
Edit the timeseries_errors.py file so that it has methods from only the NASA paper. It should be given a different name like dynamic_error_thresholding.py
For the new primitive, I will call it sigma_error_thresholding.py
Methods needed for this primitive:
-
To compute the error for this method, we could use the
get_forecast_errors()method similarly implemented in the currenttimeseries_errors.py -
detect_sigma_outliers(errors, num_sigmas)returns a list of contiguous sequences of anomalies, where each an anomaly haserrors[i] > x*sigma_errorandsigma_error = np.std(errors).
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 70
- Fork
- 37
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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