TSB-AD

一套接口跑通时序异常检测算法与数据集评测

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 80 🐛 待处理 21 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 347
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,含算法与数据集

项目预览

TSB-AD 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队thedatumorg
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,含算法与数据集
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,benchmark,time-series
GitHub 星标★ 347
上线时间2024-06-05 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积16.1 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态较活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数1

项目介绍

TSB-AD 是一个面向时间序列异常检测的开源基准与工具箱,提供统一的算法实现、数据集加载和评测流程。它解决的核心问题是:时间序列异常检测领域算法众多、数据集分散、评测口径不一致,导致研究者难以公平比较不同方法。项目把主流检测算法(如基于重构、预测、密度、距离等思路的方法)与常用公开数据集整合到同一套接口下,并配套教程与实验脚本,让用户能快速跑通从数据加载、模型训练到指标计算的全流程。核心能力包括:标准化数据管道、多算法可插拔调用、统一评测指标(如 F1、AUC 等),以及可复现的基准结果。适合做异常检测研究、算法选型和教学演示,降低从零搭建评测环境的成本。项目处于早期阶段,星标约 327,生态和文档仍在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 347

核心亮点

  • 把多种时序异常检测算法和常用数据集整合到统一接口,省去逐个适配数据格式的重复工作
  • 提供标准化评测流程和指标,便于不同方法在同一口径下公平对比
  • 附带教程和实验脚本,新手能按示例快速跑通训练与评估全流程

不足之处

  • 项目处于早期,算法与数据集覆盖范围有限,部分新方法可能尚未收录
  • 文档和社区生态仍在建设中,遇到问题时参考资料和讨论较少

适用场景

  • 研究者做时间序列异常检测算法对比实验
  • 工程师为新业务场景快速选型异常检测方案
  • 教学场景中演示时序异常检测的完整评测流程

替代项目

Merlion、TimeEval、PyOD

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