Python中用Prophet模型对天气时间序列进行预测与异常检测
基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。
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matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值
这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。
避开数据海洋的“暗礁”：识别用户异常行为
在大多数情况下，这些数据告诉了我们用户行为的常见模式。 数据的异常变化可能是我们系统中的故障或用户流失的“症结”所在。
基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。
这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。
在大多数情况下，这些数据告诉了我们用户行为的常见模式。 数据的异常变化可能是我们系统中的故障或用户流失的“症结”所在。
