MAD для часових рядів
Спочатку до виявлення аномалій у часових рядах можна підходити так само, як до звичайного набору даних. Наприклад, можна використати одновимірний підхід і навчити MAD на одному зі стовпців часового ряду.
pandas і оцінювач MAD уже завантажені для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Виявлення аномалій у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Load the Apple stocks dataset with a proper DatatimeIndex
apple = pd.read_csv(____)