Fun-TSG: Neuer Zeitreihen-Generator mit detaillierter Anomalie-Labelung
Die Bewertung von Anomalieerkennungsalgorithmen in multivariaten Zeitreihen steht noch immer vor großen Herausforderungen. Bestehende Datensätze fehlen häufig feinkörnige Annotationsdaten, zeigen keine klaren Inter- und…
- Die Bewertung von Anomalieerkennungsalgorithmen in multivariaten Zeitreihen steht noch immer vor großen Herausforderungen.
- Bestehende Datensätze fehlen häufig feinkörnige Annotationsdaten, zeigen keine klaren Inter- und Zeitabhängigkeiten und geben wenig Aufschluss über die zugrunde liegende…
- Diese Lücken erschweren die Entwicklung und den Vergleich von Modellen, insbesondere solcher, die interpretierbare, variablenspezifische Ergebnisse liefern sollen.
Die Bewertung von Anomalieerkennungsalgorithmen in multivariaten Zeitreihen steht noch immer vor großen Herausforderungen. Bestehende Datensätze fehlen häufig feinkörnige Annotationsdaten, zeigen keine klaren Inter- und Zeitabhängigkeiten und geben wenig Aufschluss über die zugrunde liegenden Generierungsmechanismen. Diese Lücken erschweren die Entwicklung und den Vergleich von Modellen, insbesondere solcher, die interpretierbare, variablenspezifische Ergebnisse liefern sollen.
Um diese Probleme zu lösen, wurde Fun-TSG vorgestellt – ein vollständig anpassbarer Zeitreihen-Generator, der hochwertige Testdaten für Anomalieerkennungssysteme erzeugt. Fun-TSG ermöglicht sowohl automatisierte als auch manuelle Datengenerierung: Bei der automatischen Variante werden zufällig Stichproben von Abhängigkeitsstrukturen und Anomalietypen gezogen, während die manuelle Variante es Anwendern erlaubt, eigene Gleichungen und Anomalie-Konfigurationen zu definieren.
Ein besonderes Merkmal von Fun-TSG ist die vollständige Transparenz des Erzeugungsprozesses. Nutzer erhalten direkten Zugriff auf die Ground-Truth-Anomalie-Labels auf Variablen- und Zeitstempel-Ebene. Dadurch können Benchmark-Szenarien mit hoher Reproduzierbarkeit und Interpretierbarkeit erstellt werden, die eine detaillierte Leistungsanalyse sowohl klassischer als auch moderner Anomalieerkennungsmodelle ermöglichen.
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