Create fit() method for anomaly detection task.

[v1docq]

For anomaly detection in Fedot.Industrial we need 2 strategy. One - with target (traditional classification approach). Second - without target on train, but with target on test. In second strategy we also have 2 scenario. First - using Fedot regression models inside KalmanFilter realisation. To create a target on train test we can use get_x_y_pairs method . In this case our anomaly is a max difference between predicted and actual value. First max diff is beginning and second max diff is the end of 1 anomaly. Second strategy - using simple "online" detectors. In this case we only tuning hyperparms of methods, such as length of moving window and type of statistic? using for anomaly detection (mean, std, max,...). In this case target on train is not obvious.

[v1docq]

Industrial+Bamt.pdf

[v1docq]

Подход с байесовской сетью может быть использован при правильной подборе ширины окна. Может быть поставлена как регрессии где целевая метрика RMSE(MAE) а настраиваемый параметр - ширина окна. После того как было получено значение оптимальной ширины окна происходит реализация стратегии внесения аномалий в тренировочный набор данных.