Аналіз можливостей Python-бібліотек щодо виявлення аномальних даних у задачі прогнозування стану атмосферного повітря

Abstract

Проведено порівняльний аналіз деяких бібліотек для мови програмування Python щодо їх можливостей виявлення аномальних даних. Описано основні принципи роботи кожної з бібліотек, вказано їх переваги та недоліки. Проведено практичні випробування та порівняння ефективності цих бібліотек для виявлення аномалій у даних громадського моніторингу якості атмосферного повітря мережі EcoCity.

The purpose of the paper is to conduct a comparative overview of some of the Python programming language libraries to understand their anomaly detection capabilities. The primary principles of every approach and algorithm were described, and their advantages and disadvantages were listed. The efficiency of these approaches was compared by applying algorithms to detect anomalies inside the dataset of the air quality monitoring system EcoCity