异常检测专门用于通过分析数据中的模式并标记与常态显著偏离的观察结果来识别罕见事件。这些罕见事件，通常称为异常值，可以代表关键事件，例如欺诈、系统故障或安全漏洞。异常检测技术通过使用历史数据、统计模型或机器学习算法建立“正常”行为的基线来工作。当新的数据点超出预期范围或模式时，它们会被标记为异常。例如，在网络安全中，来自不熟悉位置的流量突然激增可能被标记为潜在的网络攻击，即使这种事件几个月才发生一次。
异常检测的一个关键优势在于其对不同领域和数据类型的适应性。例如，在金融系统中，异常检测可以通过将欺诈交易与用户的典型消费模式进行比较来识别欺诈交易。如果一张信用卡在用户所在城市进行例行交易几分钟后，又在国外用于大额消费，系统可能会将其标记为可疑交易。类似地，在工业环境中，监控机械的传感器可以检测到设备故障前的不寻常振动或温度。诸如隔离森林、自编码器或单类 SVM 等机器学习模型通常在正常的运行数据上进行训练，以识别偏差，即使异常很少见（例如，发生在 0.1% 的案例中）。然而，有效性取决于训练数据的质量和算法区分噪声与真实异常的能力。
当罕见事件过于不频繁而无法为训练提供足够的示例时，就会出现挑战。例如，在医学诊断中，检测一种罕见疾病可能需要模型从极少数案例中进行泛化，从而导致更高的假阳性率。诸如合成数据生成、过采样或使用集成方法来组合多个检测器等技术可以缓解这种情况。此外，异常检测系统通常需要仔细调整阈值，以平衡灵敏度（捕获真实异常）和特异性（避免误报）。对于开发人员来说，集成反馈循环，由人类审查和标记已标记的异常，可以随着时间的推移改进模型。总之，虽然异常检测是识别罕见事件的强大工具，但其成功取决于特定领域的定制、强大的数据管道以及持续的验证，以解决处理不平衡数据集的固有挑战。