要使用数据集检测欺诈或异常，首先需要分析历史数据中的模式，以识别指示可疑行为的偏差。这涉及三个关键步骤：准备数据、应用检测算法和验证结果。目标是建立一个系统，通过将新数据与既定规范或学习到的模式进行比较来标记异常事件，例如欺诈性交易或网络入侵。
首先，通过清理和构建数据集来准备分析。这包括处理缺失值、规范化数值特征（例如，缩放交易金额）和编码分类变量（例如，支付方式）。特征工程至关重要——例如，导出每位用户的交易频率或登录尝试之间的地理位置距离等指标。Python 中的 pandas 或 SQL 等工具可以帮助聚合数据。例如，在信用卡欺诈检测中，您可以计算每位用户在 30 天内的平均交易金额，并标记超过该值两倍的交易。基于时间的特征（例如，一天中的小时）和行为指标（例如，会话持续时间）对于发现异常也很有效。
接下来，根据问题类型选择检测算法。对于带有标签的数据（欺诈行为已被识别），逻辑回归、随机森林或神经网络等监督方法可以将交易分类为欺诈或合法。当带有标签的数据稀缺时，聚类（k-means、DBSCAN）或隔离森林等无监督技术可以通过对相似数据点进行分组来识别异常值。例如，对 IP 地址和登录时间进行聚类可能会揭示僵尸网络活动，如果某个集群的登录失败尝试异常高。混合方法，例如深度学习中的自编码器，可以重建输入数据并标记重建误差高的实例，这对于检测网络流量中的新型攻击模式非常有效。
最后，验证并迭代。将数据分割为训练集和测试集以避免过拟合。使用精确率、召回率和 F1 值等指标来评估性能，因为高假阳性可能会使分析师应接不暇。对于无监督方法，手动审查最重要的异常以验证相关性。逐步部署模型，并实时监控其性能。例如，银行可以首先标记高于用户平均交易金额 3 倍的交易，然后根据反馈微调阈值。定期使用新数据重新训练模型，以适应不断演变的欺诈手段。scikit-learn、TensorFlow 和 PyOD 等开源库提供了预构建工具来简化实现。