Python语言的时间序列数据异常检测库

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本文梳理了一系列Python语言的时间序列数据异常检测库。

综合型机器学习库

Merlion

Salesforce开源的工业级库，支持异常检测与预测双任务，提供统一API和AutoML功能，包含统计模型、树模型和深度学习算法（如LSTM-AE、VAE）

PyOD

专注多维离群值检测的参考库，涵盖经典算法（Isolation Forest、LOF）和深度模型（VAE、GAN），在时间序列场景需结合滑动窗口应用

Darts

以预测为核心的时间序列库，通过NumbaDetector等模块支持异常检测，提供40+模型（ARIMA到Transformer）

TimeSeAD
专注于多变量时间序列的深度学习异常检测，提供新指标和基准测试，适用于复杂时间依赖性的场景

专业型时间序列库

STUMPY

基于矩阵Profile（Matrix Profile）算法的可扩展库，专为大规模时间序列设计，支持分布式计算

Orion

专注无监督深度学习的异常检测框架，以TadGAN等生成模型为核心

River

流式机器学习库，支持在线更新模型，适合实时监控场景

轻量级与专用库

ADTK

提供规则基模型（如PersistAD、RangeAD）和可视化工具

tsod

纯Python实现，集成规则基和神经网络方法，API简洁

dtaianomaly

模块化库，支持算法组合和基准测试

大规模数据处理能力

STUMPY：在商用笔记本上处理万亿级数据点（~10TB），通过矩阵Profile优化实现

PyOD + Dask：支持分布式计算，但需手动实现数据分片

Merlion：单机内存限制在百万级点，依赖后处理（如Calibrator）降低误报

算法类型	代表库	核心思想	适用场景
统计方法	Merlion	基于EWMA/季节分解的残差分析	稳定周期数据
树模型	PyOD	Isolation Forest通过随机分割路径隔离异常点	高维数据
深度学习	Orion, Darts	自编码器重构误差、GAN生成对比	复杂非线性模式
矩阵Profile	STUMPY	计算子序列相似度，低相似度区域判为异常	超大规模数据
流式算法	River	增量更新统计特征（如均值/方差）	实时数据流

库	文档与代码资源
Merlion	GitHub + 案例库
PyOD	官方文档 + 20+算法示例
Darts	时间序列教程 + 异常检测Notebook
STUMPY	大规模矩阵Profile指南
River	流处理手册

此外，通用库如 Scikit-learn 中的 IsolationForest、LocalOutlierFactor 等算法也可用于时间序列异常检测，而 Statsmodels 和 Ruptures 则支持突变点检测。选择时需根据数据特性（如单变量/多变量、是否需要实时检测）和算法需求（如统计方法或深度学习）进行权衡。

异常检测算法的选型需综合数据特征（维度/分布/类型）、异常模式（全局/局部）与计算资源。传统统计方法适用于低维正态数据，树模型（iForest/RCF）适合大规模场景，深度学习方法（AnomalyTransformer/GANomaly）在复杂模式（如图像、多变量时序）中表现突出，但需权衡训练成本。