5.1 监督学习方法 (如分类器)

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5.1 监督学习方法 (如分类器) 5.1 监督学习方法 (如分类器) 监督学习方法在时间序列异常检测中扮演着重要的角色。它们利用带有标签的数据（即已知哪些时间点是正常的，哪些是异常的）训练模型，然后使用训练好的模型来预测新的时间序列数据点是否为异常。这些方法通常被归类为分类器，因为它们将每个数据点分类为“正常”或“异常”。 5.1.1 核心思想监督学习方法的核心思想是建立一个能够区分正常和异常数据点的分类模型。这个模型通过学习已标记的训练数据中的模式和特征，从而掌握区分正常和异常的规则。一旦模型训练完成，就可以将其应用于新的、未标记的时间序列数据，预测每个数据点是否为异常。 5.1.