基于Xgboost算法的时间序列异常检测

Question

为什么xgboost算法不适用于时间序列的异常检测？对时间序列的预测也有一些实例。(https://www.kaggle.com/code/robikscube/tutorial-time-series-forecasting-with-xgboost)我们是否可以使用该算法对时间序列数据进行异常检测和预测？

Answer 1

根据定义，异常现象是罕见的。一般情况下，标准分类算法由于目标函数的存在而产生问题，当其中一个类很少见的时候。

如果您想要检测异常，您可以尝试的一件事是使用xgboost来预测时间序列，然后使用残差来确定算法所预测的“错误”，因此是异常的。