変化点検知

変化点検知とは．．．
時系列データに対する異常検知の手法の1つです．
時系列データのパターンが変化した箇所を検知します．

予測モデルを用いて予測値を算出し，その予測値と実績値から異常度を推定します．
（差の絶対値だったり，差の2乗だったり）
予測値を算出する予測モデル自体は何でもよくて，ARモデルやk近傍法などが使えます．

アルゴリズムというわけではなく，異常検知の一般的な手法ですね．