Anpassen an Residuen
Eine weitere Methode zur Erkennung von Ausreißern in Zeitreihen ist, einen Klassifikator auf die Residuen aus einer Zerlegung zu fitten. Das ist ebenfalls ein univariater Ansatz und hat den Vorteil, dass er deutlich schneller ist als andere multivariate Methoden.
Der Datensatz apple wurde geladen, ebenso der MAD-Schätzer und die Funktion seasonal_decompose.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Anomalieerkennung mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
results = seasonal_decompose(apple['Volume'], period=365)
# Extract and reshape the residuals
residuals = ____
residuals = ____