Détection d'anomalies à l'aide de réseaux bayésiens

Question

Je travaille sur le problème de la détection d'anomalies dans des séries temporelles multivariées en utilisant des réseaux bayésiens.

Je suis confus est-ce une bonne approche pour utiliser le modèle de réseau bayésien dynamique pour la détection d'anomalies? En utilisant l'approche bayésienne, on ne peut calculer que la probabilité d'occurrence de la similarité des données sur les données entraînées.

Y a-t-il une autre approche pour résoudre la même chose en utilisant une autre méthode de notation aberrante?

Answer 1

« similaires aux données formées » serait considéré comme « normal », puis,

1 - (probabilité d'occurrence de similitude des données sur des données formées)

serait votre score de anomalie/probabilité . Vous pouvez utiliser plusieurs méthodes différentes pour la détection d'anomalies avec un calcul de score d'anomalie simple.

exemples de uni-variable time series anomaly detection