Twitter AnomalyDetection package impossible d'identifier les anomalies négatives

Question

J'ai essayé d'utiliser le paquet AnomalyDetection de Twitter pour identifier les données qui sont étrangement faibles, mais je n'ai pas pu utiliser l'option "direction = 'neg'". Quand je lance l'exemple suivant (extrait de here), je reçois seulement data.frame avec 0 observations, et un résultat NULL pour la parcelle:

devtools::install_github("twitter/AnomalyDetection") # install twitter's AnomalyDetection 

library(AnomalyDetection) 

library(fpp) # for 'ausair' data 

library(lubridate) 

myTS <- ausair # initialise data 

myPeriod <- "year" # set the period 

ymth <- paste(start(myTS), collapse="/") 

startDate <- as.Date(paste(ymth, "1", sep="/"), format="%Y/%m/%d") # start date 

eymth <- paste(end(myTS), collapse="/") 

endDate <- as.Date(paste(eymth, "1", sep="/"), format="%Y/%m/%d") # end date 

Dates <- seq.Date(startDate, endDate, by=myPeriod) # create the dates 

Dates <- ymd(Dates) # convert to POSIXct 

Dates <- as.POSIXct(Dates) 

myData <- data.frame(Dates, myTS) # cast as a data.frame 

AnomalyDetectionTs(myData, max_anoms = 0.2, direction='pos', plot=TRUE) # this works! 

AnomalyDetectionTs(myData, max_anoms = 0.2, direction='neg', plot=TRUE) # this doesn't 

Est-il possible d'utiliser la « direction = « neg '"option?

Answer 1

La réponse simple à cela pourrait être qu'il n'y a pas d'anomalies nég. J'ai vu cela arriver avec mon analyse. Essayez de détendre le paramètre max_anoms et votre modèle deviendra plus sensible à eux.