Microsoft在异常检测API中提供了哪些异常检测算法

Question

我正在探索Microsoft Azure异常检测API，以便在我的组织中潜在使用。我想知道库中提供了哪些算法（例如隔离林，一类SVM，基于自动编码器的异常检测）。通过此API，我可以选择哪种统计模型？

Answer 1

您的意思是Azure认知服务中的异常检测器。 据我观察，API不仅采用单一模型或算法。 您可以检查其响应，如果不提供周期信息，它将返回一个，这意味着后面的算法还可以计算时间序列的周期，也许这是他们用来选择模型或算法的一项功能。 我尝试发送季节时间序列，非季节时间序列，上升和下降趋势，所有这些都返回正确的好结果。不确定他们是否可以公开有关算法的详细信息。但是，如果我将DFT，STL用于季节性时间序列，将ESD或简单的Zscore用于非季节性，则可以看到相同的行为。

有时在流模式下，“整个”检测无法返回期望值作为“最后”检测，但是根据API参考because it depends on a deprecated library called gcj ，似乎“整个” API建立了一个模型或选择一种算法来进行检测，并且考虑了目标点之后的点，因此在整个时间序列中应该是异常的。但是“最后” api仅使用目标点之前的点，因此根据历史记录表示异常。虽然有些困惑，但是在流监控方案中，我认为“最后”是正确的选择，它更快，更准确。

Answer 2

根据Microsoft Tech Community

使用以下算法：

• 傅里叶变换
• 极端学生偏差（ESD）
• STL分解
• 动态阈值
• Z分数检测器
• 一些高级算法将在论文发表之前公开。

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