异常检测(Anomaly Detection)技术

异常检测(Anomaly Detection)概述

异常检测Anomaly Detection是机器学习领域中的一项重要任务，它主要用于识别数据集中的异常值或离群点。在很多实际应用场景中，这些异常值往往代表了有意义的信息，例如欺诈行为、设备故障等。

在本文中，我们将介绍什么是异常检测以及如何使用机器学习模型进行异常检测。首先，本文介绍异常检测的基本概念、方法和评估指标。然后，在实际应用中，我们可以根据具体的场景选择合适的方法，并使用评估指标来评估模型的性能，并给出研究案例。

异常检测的基本概念

什么是异常值？
异常值是指与其他观测值显著不同的数值。这些数值可能是由于测量误差、数据录入错误、设备故障等原因导致的。

异常检测的目标
异常检测的目标是从数据集中识别出这些异常值，并将它们与正常数据区分开来。

异常检测的应用场景
异常检测在很多领域都有着广泛的应用，例如：

a. 金融领域：欺诈检测
b. 制造业：设备故障检测
c. 医疗保健：疾病诊断
d. 安全监控：入侵检测

异常检测的方法

（1）基于统计的方法
基于统计