yzhao062/pyod

A Python library for anomaly detection across tabular, time series, graph, text, image, and audio data. 60+ detectors, benchmark-backed ADEngine orchestration, and an agentic workflow for AI agents.

What it solves

PyOD 是一个全面的 Python 库，旨在检测数据集中的离群值和异常。它提供统一的 API，涵盖各种检测算法，让用户能够轻松切换不同方法，以找到最适合其特定数据的方案。

How it works

PyOD 提供三层使用方式：

  1. Classic API：标准的 fit/predict 接口，适合已经知道想使用哪个检测器的用户。
  2. ADEngine：自动化的编排核心，会为用户自动选择、比较和评估检测器。
  3. Agentic Investigation：AI 驱动的层级，将自然语言请求通过 od-expert 技能（用于 Claude Code/Codex）或其他兼容 LLM 代理的 MCP 服务器转换为工作流。

Who it’s for

此库面向数据科学家、研究人员和 AI 工程师，需在多种数据模态（包括表格、时间序列、图、文本、图像和音频）上执行异常检测。

Highlights

  • Multi-Modal Support：包含 61 种检测器，支持表格、时间序列、图、文本、图像和音频数据。
  • Agentic Workflows：通过 MCP 与 od-expert 技能集成 LLM 代理，使调查可通过对话驱动。
  • Scale and Adoption：下载量超过 4600 万次，已被 Walmart、欧洲航天局等组织使用。
  • Comprehensive Benchmarking：以 ADBench、TSB-AD、BOND 等基准测试为支撑。
  • High Performance：基于 SUOD 进行并行训练，并使用 numba JIT 加速。