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这是一个创建于 1360 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
有一组采样数据，横轴时间，绘制出来一张图，希望能标识出图中的尖峰，对“尖峰”没有量化定义，目前是两种，一是某一个时间点的激增，二是某一段时间的激增；从图上看就是突然某一个点比前后都高很多，或者是平滑处理后的包络图，某会有类似二次函数的突起。
这两种 尖峰能否使用现有的库，通过分析数据进行标注呢，确定出现尖峰的时间段即可
第 1 条附言 · 2021-03-12 10:53:57 +08:00
感谢各位大佬们的建议，目前采用了 peakutils，有相关需求的旁友们可以看看
https://bitbucket.org/lucashnegri/peakutils/src/master/
https://bitbucket.org/lucashnegri/peakutils/src/master/
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liprais 2021-03-11 14:23:58 +08:00
异常值检测呗
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lixuda 2021-03-11 14:36:03 +08:00
sklearn 库看看，有个异常检查。
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Wincer 2021-03-11 14:50:14 +08:00
mark 一下，楼主有方案了麻烦告知一下，我最近也有类似的需求。目前尝试了 PCA，但是效果不是很理想。
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guyskk0x0 2021-03-11 14:59:39 +08:00 via Android
Facebook Prophet
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learningman 2021-03-11 15:14:29 +08:00
你先用数学把“尖峰”定义好，然后翻译成代码就行了
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no1xsyzy 2021-03-11 15:20:07 +08:00
话说传统上异常值检测有：在回归时，添加某一个值会使得 r 值突然降低。
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imn1 2021-03-11 15:24:56 +08:00
第一个想到应用场合是证券的放量
我目前的做法是设定斜率临界点，前后两点拉直线的斜率，但不太满意 此帖我会回看 |
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sdushn OP @learningman emm，其实就是这个尖峰的数学定义没有讨论出很好的定义
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superrichman 2021-03-11 15:50:40 +08:00 via iPhone
我是通过计算 z-score 来找 outlier，有一定局限性
看看有其它好方法没 |
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Macv1994 2021-03-11 16:23:47 +08:00 via Android
在上一家公司做过，我记得 numpy 还是 scipy 中有一个函数可以直接做尖峰检测
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hasasiki 2021-03-11 16:31:30 +08:00
现有库不太清楚，不过可以试试直接找到所有峰值，然后再按自己需求筛选，找峰值的算法就很多了
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Vectors 2021-03-11 17:21:24 +08:00
scipy 库，scipy.signal.find_peaks
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.find_peaks.html |
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yesterdaysun 2021-03-12 10:31:17 +08:00
之前用过 peakutils
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sdushn OP @yesterdaysun 好用的，我目前也是采用了这个方案
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necomancer 2021-03-14 20:40:58 +08:00
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.find_peaks.html
一般这些算法都是基于小波变换，看看原理很简单的。 |
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