TODS：多变量时间序列异常检测的自动化机器学习系统

TODS是一款全栈自动化机器学习系统，专注于多变量时间序列数据的异常检测。系统提供了一系列模块，涵盖数据处理、时间序列处理、特征分析、检测算法和强化模块。这些模块支持常见的数据预处理、时间序列数据的平滑或变换，以及从时域或频域中提取特征的功能。同时，系统还包括多样的异常检测算法，让人类专家可以进行系统校准。TODS能够应对三种常见的时间序列异常检测场景，包括点的异常检测、模式的异常检测和系统的异常检测。针对这些场景，TODS提供了相应的算法，为多变量时间序列异常检测提供全面支持。