Twitter AnomalyDetection包无法识别负异常

Question

我一直在尝试使用Twitter的AnomalyDetection软件包来识别可疑的数据，但我无法使用选项＆＃34; direction =＆＃39; NEG＆＃39;＆＃34 ;.当我运行以下示例（取自here）时，我只得到一个带有0个观察值的data.frame，并且该结果为NULL结果：

devtools::install_github("twitter/AnomalyDetection") # install twitter's AnomalyDetection

library(AnomalyDetection)

library(fpp) # for 'ausair' data

library(lubridate)

myTS <- ausair # initialise data

myPeriod <- "year" # set the period

ymth <- paste(start(myTS), collapse="/")

startDate <- as.Date(paste(ymth, "1", sep="/"), format="%Y/%m/%d") # start date

eymth <- paste(end(myTS), collapse="/")

endDate <- as.Date(paste(eymth, "1", sep="/"), format="%Y/%m/%d") # end date

Dates <- seq.Date(startDate, endDate, by=myPeriod) # create the dates

Dates <- ymd(Dates) # convert to POSIXct

Dates <- as.POSIXct(Dates)

myData <- data.frame(Dates, myTS) # cast as a data.frame

AnomalyDetectionTs(myData, max_anoms = 0.2, direction='pos', plot=TRUE) # this works!

AnomalyDetectionTs(myData, max_anoms = 0.2, direction='neg', plot=TRUE) # this doesn't

有没有办法使用＆＃34; direction =＆＃39; neg＆＃39;＆＃34;选项？

Answer 1

对此的简单回答可能是没有任何负异常现象。我看到这种情况发生在我的分析中。尝试放宽max_anoms参数，您的模型会对它们更加敏感。