【源码】基于Python的SMD数据集异常检测项目

项目简介

本项目使用Python对SMD数据集开展异常检测工作。SMD数据集包含多维时间序列数据，项目重点在于挑选合适算法对多维数据进行异常检测，并对不同算法的性能加以评估。

项目的主要特性和功能

1. 数据准备与处理：对原始数据进行预处理，如数据清洗、格式转换。
2. 异常检测算法选择：实现适用于无监督学习的异常检测算法，如孤立森林(IForest)、HBOS、KNN、LOF和COPOD等。
3. 算法训练和评估：训练各算法，用测试集验证，评估指标有准确率、精确度、召回率、F1分数及训练和预测时间。
4. 结果可视化：生成可视化图表展示不同算法的评估结果。
5. 优化与改进：根据初步结果优化算法或引入新策略提升检测效果。
6. 文档编写：生成详细的README文件，涵盖项目简介、方法、使用指南和结果等内容。

安装使用步骤

1. 环境准备：需要Python环境，依赖包括numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等。使用以下命令安装依赖： bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
2. 数据准备：将SMD数据集置于指定目录，保证数据格式正确。
3. 运行方式：运行主脚本可自动进行数据处理、算法训练和结果可视化。使用以下命令启动项目： bash python main.py
4. 结果查看：结果保存于指定目录，包含评估结果、可视化图表等。可查看生成的图表和日志文件分析不同算法的性能。

下载地址

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