用于实现异常检测的最佳工具因使用案例而异，但流行的选项包括机器学习库（如 Scikit-learn）、专用框架（如 PyOD）和云服务（如 AWS SageMaker）。 Scikit-learn 提供了诸如 Isolation Forest 和 One-Class SVM 等基本算法，这些算法可直接用于检测表格数据中的异常值。 PyOD 提供了更广泛的算法，包括基于聚类的方法，使其适用于复杂的场景。 诸如 AWS 或 Azure 等云平台提供托管服务，可处理可伸缩性和集成，非常适合需要最少基础设施设置的团队。
对于传统的机器学习方法，Scikit-learn 因其简单性和强大的实现而成为首选库。诸如 Isolation Forest 等算法通过隔离特征空间中的异常值，可以很好地用于无监督异常检测，而 One-Class SVM 可有效地用于训练“正常”数据以检测偏差。这些方法易于实现，只需最少的代码，例如，拟合 Isolation Forest 模型仅需几行 Python 代码。但是，Scikit-learn 缺乏专门的异常检测功能，而这正是 PyOD（Python 异常值检测）的用武之地。 PyOD 包括诸如 Local Outlier Factor (LOF) 和 Autoencoders 等高级算法，以及用于可视化结果的工具，使其更适合研究或高维数据。
对于大规模或实时应用程序，诸如 AWS SageMaker、Azure Anomaly Detector 或 Google Cloud 的 Vertex AI 等云服务提供了托管解决方案。 AWS SageMaker 为时间序列数据提供了诸如 Random Cut Forest 等内置算法，这些算法可以自动与 AWS 基础设施一起扩展。 Azure 的服务包括用于指标监控的预训练模型，可通过 REST API 访问，从而缩短了开发时间。 另外，诸如 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架支持自定义神经网络模型，例如自动编码器或 LSTM，用于检测非结构化数据（如图像或传感器流）中的复杂模式。 在这些工具之间进行选择取决于数据类型、可伸缩性需求和团队专业知识等因素，开源库提供了灵活性，而云服务简化了部署。