【数据集】开源 | 变点检测数据集，来自不同领域的37个时间序列，可以做作为变点检测的基准

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.06222v2.pdf

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来源： 艾伦·图灵研究所

论文名称：An Evaluation of Change Point Detection Algorithms

原文作者：Gerrit J. J. van den Burg

内容提要

变化点检测是时间序列分析的重要组成部分，变化点的存在表明数据生成过程中发生了突然而显著的变化。虽然存在许多改变点检测的算法，但是很少有研究者注意评估他们在现实世界时间序列的性能。算法通常是根据模拟数据和少量不可靠的常用序列的ground truth进行评估的。显然，这并没有为这些算法的比较性能提供足够的评估标准。因此，与其开发另一种变化点检测方法，我们认为在真实数据上正确评估现有算法更为重要。为了实现这一点，我们提出了第一个专门设计用于评估变化点检测算法的数据集，包括来自不同领域的37个时间序列。每个时间序列都由5名专业的注释员进行标注，以提供关于变化点的存在和位置的ground truth。我们分析了人类标注的一致性，并描述了在存在多个ground truth标注的情况下，可以用来衡量算法性能的评价指标。随后，我们提出了一项基准研究，在数据集中的每个时间序列上评估了14种现有算法。该研究表明，二值分割(Scott and Knott, 1974)和贝叶斯在线变化点检测(Adams and MacKay, 2007)是表现最好的方法。我们的目标是，该数据集将作为开发新的变化点检测算法的试验场。

主要框架及实验结果

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