Навчання на залишках
Інший спосіб виявлення викидів у часових рядах — навчити класифікатор на залишках після декомпозиції. Це також уніваріантний підхід, але з перевагою значно вищої швидкодії порівняно з іншими багатовимірними методами.
Набір даних apple уже завантажено, як і оцінювач MAD та функцію seasonal_decompose.
Ця вправа є частиною курсу
Виявлення аномалій у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
results = seasonal_decompose(apple['Volume'], period=365)
# Extract and reshape the residuals
residuals = ____
residuals = ____