异常检测模型

异常检测模型是一种用于识别和定位不符合预期行为的算法或系统。这些模型通过分析数据，找出与正常模式显著不同的样本，从而帮助识别潜在的问题或风险。异常检测在许多领域都有广泛的应用，如金融欺诈检测、网络安全、工业生产质量控制等。常见的异常检测方法包括基于统计的方法（如Z-score、箱线图）、基于距离的方法（如K-近邻、局部离群因子）以及基于机器学习的方法（如支持向量机、深度学习）。异常检测模型的目标是提高准确性和降低误报率，以便更有效地识别和处理异常情况。