技术
异常检测
从数据中识别偏离正常模式的罕见样本，用于发现故障、欺诈或异常行为。
详细解释
异常检测是机器学习的重要任务，广泛应用于金融风控、工业设备监控与网络安全。由于异常样本稀少且形态多样，常采用无监督或半监督方法，如孤立森林、自编码器重构误差、单类SVM及密度估计。深度学习方法可处理高维与序列数据。评估时需关注类别不平衡，常用AUC与精确率-召回率曲线衡量效果。
别名与相关写法
异常检测
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