3.2 基于机器学习的方法

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3.2 基于机器学习的方法 3.2 基于机器学习的方法基于机器学习的时间序列异常检测方法利用历史数据训练模型，学习时间序列的正常模式，然后使用训练好的模型来预测或评估新数据点。如果新数据点与模型预测或评估的差异超过预定义的阈值，则将其标记为异常。这类方法通常比基于统计的方法更灵活，能够处理更复杂的时间序列模式，例如非线性关系和季节性变化。 3.2.1 监督学习方法监督学习方法需要带有标签的历史数据，其中每个数据点都被标记为“正常”或“异常”。这类方法将异常检测问题转化为一个分类问题。分类算法：支持向量机（SVM）： SVM 可以学习正常数据点的边界，将异常点视为落在边界之外的点。对于高维数据和非线性关系，可以使用核函数（如RBF核）来提高模型的性能。