pyod
一個用於異常偵測的 Python 程式庫，支援表格、時間序列、圖形、文字、影像與音訊數據。超過 60 種偵測器、基於基準測試的 ADEngine 編排，
pyod 是什麼？
一個用於異常偵測的 Python 程式庫，支援表格、時間序列、圖形、文字、影像與音訊數據。超過 60 種偵測器、基於基準測試的 ADEngine 編排，以及專為 AI 代理設計的代理工作流程。
pyod 概覽
這是什麼
PyOD（Python 異常檢測）是一個用於 Python 的異常檢測函式庫。它提供超過 60 種偵測器，可應用於表格、時間序列、圖形、文字、影像和音訊資料。第三版引入了 ADEngine 生命週期編排工具，以及讓 AI 代理程式可透過自然語言使用此函式庫的代理工作流程。函式庫保留了經典的 fit/predict API。PyOD 的下載次數已超過 4600 萬次，並用於學術研究和商業產品。
主要功能
- 多模態支援：61 種偵測器涵蓋表格、時間序列、圖形、文字、影像和音訊資料，統一 API
- 完整生命週期管理：ADEngine 從原始資料到解釋異常現象與下一步指引，一次呼叫完成
- 代理能力：od-expert 技能讓 Claude Code 和 Codex 驅動 ADEngine 調查；MCP 伺服器為其他 LLM 提供工具
- 基準測試路由：使用 ADBench、TSB-AD、BOND 和 NLP-ADBench 的結果來推薦偵測器
- 三層使用方式：經典 API 用於已知偵測器，ADEngine 用於自動選取和比較，代理調查用於自然語言驅動的工作流程
使用情境
適用於結構化和非結構化資料的異常檢測，包括表格資料集、時間序列、圖形、文字文件、影像和音訊錄製。適合需要快速評估多種偵測器、自動化檢測管道，或將異常檢測整合到基於代理的 AI 系統中的使用者。ADEngine 專為從原始資料到可解釋發現的端到端分析而設計，而代理層則支援透過自然對話進行互動式多輪調查。
快速開始
pip install pyod代理技能：pyod install skill # Claude Code：使用者全域pyod install skill --project # Codex：專案本地MCP 伺服器：pip install pyod[mcp]pyod mcp serve基本使用範例：pythonfrom pyod.models.iforest import IForestclf = IForest()clf.fit(X_train)y_train_scores = clf.decision_scores_y_test_scores = clf.decision_function(X_test)關於 conda、原始碼安裝及故障排除，請參閱儲存庫 README。
授權與價格
採用 BSD-2-Clause 授權。開放原始碼。
內容整理自該專案公開的 README 與儲存庫資訊。
