ベイジアンネットワークを使用した異常検出

Question

私は、ベイジアンネットワークを使用する多変量時系列データの異常検出の問題に取り組んでいます。

私は、異常検出にダイナミックベイジアンネットワークモデルを使用するのは良いアプローチですか？ベイジアン・アプローチを用いると、訓練されたデータに対するデータの類似性の出現の確率を計算することしかできない。

他のアウトライヤースコアメソッドを使用して同じ問題を解決する方法はありますか？

「訓練されたデータと同様」

Answer 1

は

1は、「正常」とみなされるであろう - （訓練されたデータに対してデータの類似度の発生確率）

あなた異常スコア/確率あろう。シンプルな異常スコア計算の設計では、さまざまな異常検出方法を使用できます。おそらくuni-variable time series anomaly detection