特異スペクトル変換法による時系列データの異常検知（Python） - Fire Engineはじめに 今回は、特異スペクトル変換法というアルゴリズムをPythonで実装します。このアルゴリズムは時系列データの異常検知に対して非常に強い力を発揮します。また、ハイパーパラメータ（人が調整する必要のあるパラメータ）が少なく、比較的チューニングが容易であることも特徴の一つです。数学の理論については深追いはせず、アルゴリズムの概要と実装まで書いていきたいと思います。 【目次】 はじめに 時系列データについて 時系列データの異常と変化点検知 特異スペクトル変換法の概要 履歴行列とテスト行列 特異値分解 変化度の定義 Pythonによる実装 特異スペクトル変換法の課題 おわりに 時系列データについて 時系列データとは、時間の推移ととともに観測されるデータのことです。昨今、様々な企業がデータ活用を推進していますが、世の中の実務の現場に貯まっていく多くのデータは時系列のデータです。 データ分析にお
