用于异常检测的开源库为开发人员提供了识别数据集中不寻常模式的工具。流行的选择包括 PyOD、scikit-learn、ELKI 和 Prophet，每个都提供不同的算法和用例。这些库用 Python 或 Java 实现，并支持聚类、统计建模和机器学习等技术。它们广泛应用于欺诈检测、系统监控和质量控制，使开发人员能够集成检测工作流程，而无需依赖专有软件。
PyOD（Python 异常值检测）是一个全面的 Python 库，包含 40 多种算法，包括 Isolation Forest、Local Outlier Factor (LOF) 和 AutoEncoders。它专为可扩展性而设计，通过 numba 等优化支持小型数据集和大规模应用程序。Scikit-learn 是另一个 Python 库，它提供了更简单的异常检测方法，如 One-Class SVM 和 Isolation Forest，这些方法与其更广泛的机器学习工具包无缝集成。ELKI 是一个基于 Java 的库，专注于无监督方法，包括 LOF、DBSCAN 和 LOCI 等高级算法。它通过索引结构来提高性能，以实现更快的邻居搜索。Facebook 的 Prophet 专为时间序列数据定制，通过对趋势、季节性和节假日建模来检测异常，使其可用于监控服务器流量或销售数据等指标。
在选择库时，请考虑数据类型和上下文。PyOD 和 scikit-learn 非常适合表格数据，其中 PyOD 提供了更专业的算法。ELKI 适用于需要自定义距离指标或复杂聚类的研究型项目。Prophet 通过直观的参数调整简化了时间序列分析。与现有管道的集成非常简单：PyOD 和 scikit-learn 可以很好地与 pandas 和 NumPy 配合使用，而 ELKI 可以处理来自数据库或 CSV 文件的数据。社区支持各不相同——PyOD 和 scikit-learn 拥有广泛的文档，而 ELKI 则需要更多的技术专业知识。对于大多数开发人员来说，从 scikit-learn 或 PyOD 入手可以提供灵活性，而 Prophet 可以通过最少的设置来解决时间异常。这些库平衡了易用性、性能和适应性，适用于各种异常检测任务。