一种基于XGboost的异常检测算法

摘要：

为了提高异常检测的准确性和高效性,提出了基于xgboost的异常检测算法.首先对异常检测当前遇到的挑战进行分析,指出缺少样本和模型泛化是异常检测中的难点.在此基础上设计了异常注入算法,利用3sigma原则对数据集进行扩充;然后设计特征提取器,针对正常数据和异常数据的特点设计相关特征;最后选择xgboost模型对时序数据进行异常检测.此异常检测流程提高了异常检测的准确性和泛化能力.通过在KPI公共数据集上进行实验,验证了该设计的准确性和有效性.

关键词：异常检测、xgboost、异常注入、特征提取、智能运维

所属期刊栏目：17

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：188-189,201