Adattare sui residui
Un altro metodo per rilevare gli outlier nelle serie temporali consiste nell'addestrare un classificatore sui residui ottenuti dalla decomposizione. Anche questo è un approccio univariato, con il vantaggio di essere molto più veloce rispetto ad altri metodi multivariati.
Il dataset apple è stato caricato, insieme allo stimatore MAD e alla funzione seasonal_decompose.
Questo esercizio fa parte del corso
Rilevamento delle anomalie in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
results = seasonal_decompose(apple['Volume'], period=365)
# Extract and reshape the residuals
residuals = ____
residuals = ____