Time-Series Anomaly Detection Benchmark 安装与配置指南

Time-Series Anomaly Detection Benchmark 安装与配置指南

ts-anomaly-benchmark Time-Series Anomaly Detection Comprehensive Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/ts-anomaly-benchmark

1. 项目基础介绍

本项目是基于时间序列异常检测的全面基准测试，旨在提供一个包含经典和最新深度学习方法和数据集的列表，用于时间序列数据的异常检测研究。该项目由Zahra Z. Darban等人维护，可通过GitHub仓库链接访问：ts-anomaly-benchmark。本项目主要使用Python编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用了多种深度学习框架和技术，主要包括但不限于以下内容：

• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Scikit-learn
• Pandas
• Matplotlib

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.x
• pip（Python包管理器）
• virtualenv（虚拟环境管理器，可选）

安装步骤

步骤 1：创建虚拟环境（可选）

创建一个虚拟环境可以帮助您管理项目依赖，避免与其他项目冲突。

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate  # 在Windows系统中使用 `venv\Scripts\activate`

步骤 2：安装项目依赖

使用pip安装项目所需的依赖项。首先，确保您的pip是最新版本：

pip install --upgrade pip

然后，安装以下依赖：

pip install -r requirements.txt

此命令将安装requirements.txt文件中列出的所有依赖项。

步骤 3：克隆项目仓库

从GitHub克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/zamanzadeh/ts-anomaly-benchmark.git
cd ts-anomaly-benchmark

步骤 4：运行示例代码

在项目目录中，您可以通过运行示例代码来验证安装是否成功。例如，运行以下命令：

python examples/example_script.py

如果一切正常，您应该能看到示例脚本的输出。

注意事项

• 确保在安装过程中使用的是正确版本的Python和pip。
• 如果在安装过程中遇到任何问题，请检查是否所有依赖项都已正确安装。
• 如果您在运行示例代码时遇到错误，请检查代码是否与项目要求的环境和依赖项兼容。

通过遵循以上步骤，您应该能够成功安装并配置Time-Series Anomaly Detection Benchmark项目。

ts-anomaly-benchmark Time-Series Anomaly Detection Comprehensive Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/ts-anomaly-benchmark