yzhao062/pyodБиблиотека Python для обнаружения аномалий в табличных данных, временных рядах, графах, тексте, изображениях и аудио. 60+ детекторов, оркестрация ADEngine на основе бенчмарков и агентный рабочий процесс для ИИ-агентов.
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/master/brand/pyod-icon.svg :target: https://pyod.dev :alt: PyOD Ecosystem :width: 84px
PyOD 3: Агентное обнаружение аномалий в масштабе
|badge_website| |badge_pypi| |badge_anaconda| |badge_docs| |badge_stars| |badge_forks| |badge_downloads| |badge_testing| |badge_coverage| |badge_maintainability| |badge_license| |badge_benchmark|
.. |badge_website| image:: https://img.shields.io/badge/website-pyod.dev-990000 :target: https://pyod.dev :alt: Website
.. |badge_pypi| image:: https://img.shields.io/pypi/v/pyod.svg?color=brightgreen :target: https://pypi.org/project/pyod/ :alt: PyPI version
.. |badge_anaconda| image:: https://anaconda.org/conda-forge/pyod/badges/version.svg :target: https://anaconda.org/conda-forge/pyod :alt: Anaconda version
.. |badge_docs| image:: https://readthedocs.org/projects/pyod/badge/?version=latest :target: https://pyod.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest :alt: Documentation status
.. |badge_stars| image:: https://img.shields.io/github/stars/yzhao062/pyod.svg :target: https://github.com/yzhao062/pyod/stargazers :alt: GitHub stars
.. |badge_forks| image:: https://img.shields.io/github/forks/yzhao062/pyod.svg?color=blue :target: https://github.com/yzhao062/pyod/network :alt: GitHub forks
.. |badge_downloads| image:: https://pepy.tech/badge/pyod :target: https://pepy.tech/project/pyod :alt: Downloads
.. |badge_testing| image:: https://github.com/yzhao062/pyod/actions/workflows/testing.yml/badge.svg :target: https://github.com/yzhao062/pyod/actions/workflows/testing.yml :alt: Testing
.. |badge_coverage| image:: https://coveralls.io/repos/github/yzhao062/pyod/badge.svg :target: https://coveralls.io/github/yzhao062/pyod :alt: Coverage Status
.. |badge_maintainability| image:: https://api.codeclimate.com/v1/badges/bdc3d8d0454274c753c4/maintainability :target: https://codeclimate.com/github/yzhao062/Pyod/maintainability :alt: Maintainability
.. |badge_license| image:: https://img.shields.io/github/license/yzhao062/pyod.svg :target: https://github.com/yzhao062/pyod/blob/master/LICENSE :alt: License
.. |badge_benchmark| image:: https://img.shields.io/badge/ADBench-benchmark_results-pink :target: https://github.com/Minqi824/ADBench :alt: Benchmark
**PyOD готов к работе с агентами.** Claude Code и Codex могут использовать навык ``od-expert`` для управления исследованиями ADEngine, а агенты, совместимые с MCP, могут обращаться к знаниям PyOD о детекторах и инструментам планирования. Классический API ``fit``/``predict`` остаётся без изменений.
PyOD 3 — наиболее полная библиотека Python для обнаружения аномалий. Четыре столпа:
=========================== ========================================================================================
Столп Что это значит
=========================== ========================================================================================
Multi-Modal 61 детектор для данных табличного типа, временных рядов, графов, текста, изображений и аудио — единый API
Full Lifecycle От необработанных данных до объяснённых аномалий и рекомендаций по следующим шагам за один вызов
Agentic od-expert превращает запросы на естественном языке в рабочие процессы ADEngine; MCP предоставляет структурированные инструменты для других агентов
Most Used 46+ миллионов загрузок; маршрутизация на основе бенчмарков (ADBench, TSB-AD, BOND, NLP-ADBench)
=========================== ========================================================================================
Установка ^^^^^^^^^
Базовая библиотека (требуется для любого пути активации):
.. code-block:: bash
pip install pyod
Затем выберите путь активации, соответствующий вашему стеку агентов:
.. code-block:: bash
# 1. Claude Code / Codex — enables the od-expert skill
pyod install skill # Claude Code: user-global (~/.claude/skills/)
pyod install skill --project # Codex: project-local (./skills/, Codex has no user-global dir)
# 2. Any MCP-compatible LLM — requires the optional mcp extra
pip install pyod[mcp]
pyod mcp serve # alias for `python -m pyod.mcp_server`
# 3. Pure Python — no extra step
# from pyod.utils.ad_engine import ADEngine
Запустите pyod info в любой момент, чтобы увидеть версию, количество детекторов и
состояние установки каждого пути активации. pyod info также определяет,
какой стек агентов установлен у вас (~/.claude/ для Claude Code,
~/.codex/ для Codex), и рекомендует правильную команду установки.
Подробнее об установке через conda, из исходного кода, о зависимостях и устранении неполадок
см. в полном руководстве по установке <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/install.html>__.
Устаревшая команда pyod-install-skill из версии v3.0.0 по-прежнему работает как
псевдоним для pyod install skill.
Обнаружение выбросов с помощью 5 строк кода (pip install pyod):
.. code-block:: python
from pyod.models.iforest import IForest
clf = IForest()
clf.fit(X_train)
y_train_scores = clf.decision_scores_ # training anomaly scores
y_test_scores = clf.decision_function(X_test) # test anomaly scores
Три способа использования PyOD:
========= ===================== ====================================================================== =======================================
Уровень Название Когда использовать Точка входа
========= ===================== ====================================================================== =======================================
1 Классический API Вы знаете, какой детектор вам нужен Примеры уровня 1 <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/tabular.html>__
2 ADEngine Вы хотите, чтобы PyOD выбирал, сравнивал и оценивал автоматически Пошаговое руководство уровня 2 <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/adengine.html>__
3 Агентное исследование Вы хотите, чтобы ИИ-агент вёл OD через естественный диалог Пошаговое руководство уровня 3 <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/agentic.html>__
========= ===================== ====================================================================== =======================================
Уровни 2 и 3 работают на базе ADEngine — ядра оркестрации жизненного цикла PyOD. Полный многораундовый процесс исследования уровня 3 доступен через навык od-expert для Claude Code и Codex. MCP-сервер (python -m pyod.mcp_server) предоставляет десять инструментов без сохранения состояния для LLM, совместимых с MCP, охватывающих запросы к базе знаний (list_detectors, explain_detector, compare_detectors, get_benchmarks), планирование (profile_data, plan_detection, build_detector) и обнаружение (run_detection, analyze_results, explain_findings); инструменты MCP с сохранением состояния investigate / iterate отложены.
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/development/docs/figs/agentic-demo.png :alt: PyOD 3 agentic investigation demo on cardiotocography dataset :align: center :width: 720