只有阳性样本的时间序列数据异常检测？
只有阳性样本的时间序列数据异常检测？
提问于 2019-08-22 06:57:33
我有一个时间序列心电图数据集。我想做异常检测(任何与正常心电图不同的都应该是异常的)。
关键是我只有阳性样本，很少有阴性样本。
如何模拟这个问题？是否有可能将其建模为概率分布，当一些负样本出现时，只取正分布的偏差？
回答 2
Data Science用户
发布于 2019-08-22 07:37:22
如果你想把它建模成一个回归问题，只使用正常的心电图数据对我来说就足够了。在这种情况下，异常数据将只用于验证您的模型，但即使是您所拥有的少量负面样本也可能对此有效。
你有各种各样的选择来获得这种差异，例如马哈拉诺比-田口系统。您也可以对来自回归模型的错误进行建模，或者使用类似于高斯过程的完全贝叶斯方法，这样您已经有了一个后继分布。这样，你可以交叉检查新的阴性样本。
Data Science用户
发布于 2022-02-04 15:58:36
脑电图(EEG)是连续的时间序列数据。任何连续的时间序列异常检测都可以工作(例如，STL分解或k均值聚类的动态时间扭曲)。
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原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/57994
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