Ajuste sobre los residuos
Otro método para detectar valores atípicos en series temporales es ajustar un clasificador a los residuos de la descomposición. También es un enfoque univariante, con la ventaja de ser mucho más rápido que otros métodos multivariantes.
El conjunto de datos apple ya está cargado, junto con el estimador MAD y la función seasonal_decompose.
Este ejercicio forma parte del curso
Detección de anomalías en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
results = seasonal_decompose(apple['Volume'], period=365)
# Extract and reshape the residuals
residuals = ____
residuals = ____