TODS：自动化时间序列离群值检测系统 TODS是用于对多元时间序列数据进行异常检测的全栈式自动机器学习系统。 TODS为构建基于机器学习的异常值检测系统提供了详尽的模块，包括：数据处理，时间序列处理，特征分析（提取），检测算法和增强模块。通过这些模块提供的功能包括：通用数据预处理，时间序列数据平滑/转换，从时域/频域提取特征，各种检测算法以及涉及人员的专业知识来校准系统。可以对时间序列数据执行三种常见的离群值检测方案：逐点检测（时间点作为离群值），模式检测（子序列作为离群值）和系统检测（时间