时间序列的精度和召回率 的非官方python实现。 经典异常检测主要涉及基于点的异常，这些异常是在单个时间点上发生的。 但是，许多现实世界中的异常是基于范围的，这意味着它们会在一段时间内发生。 受此观察结果的启发，我们提出了一种新的数学模型来评估时间序列分类算法的准确性。 我们的模型扩展了众所周知的“精度”和“召回率”指标以测量范围，同时为特定于域的首选项启用自定义支持。 这是发布的开源软件。 可从下载。 安装 聚酰亚胺 PRTS位于，因此您可以使用pip进行安装。 $ pip install prts 来自github 您也可以使用以下命令进行安装。 $ git clone https://github.com/CompML/PRTS.git $ cd PRTS $ make install # (or make develop) 用法 from prts import