异常检测模型涉及准确性、可解释性和实用性之间的权衡，开发者必须根据其特定用例进行平衡。 这些模型旨在识别数据中罕见或意外的模式，但其有效性取决于它们与问题的约束和要求的匹配程度。 主要考虑因素包括模型的复杂性、错误的成本以及标记数据的可用性。
首先，像统计方法（例如，z 分数阈值）或基于规则的系统等更简单的模型易于实现和解释，但通常无法检测到复杂或细微的异常。 例如，z 分数模型可能会标记服务器 CPU 使用率中超出固定范围的值，但它不会检测到由内存泄漏引起的逐渐性能下降。 相比之下，像隔离森林或自动编码器这样的机器学习模型可以捕获非线性模式，但需要更多的计算资源和专业知识来调整。 开发者必须决定增加的复杂性是否证明了改进的检测能力。 例如，在欺诈检测系统中，深度学习模型的性能可能优于简单的基于阈值的方法，但可能会成为“黑匣子”，使得向利益相关者解释决策更加困难。
其次，异常检测模型经常难以平衡假阳性和假阴性。 过度敏感的模型会产生过多的错误警报，这可能会让用户不堪重负并导致“警报疲劳”。 例如，将良性流量标记为恶意的网络入侵检测系统可能会浪费安全团队的时间。 另一方面，过于保守的模型可能会遗漏关键异常，例如生产线中的制造缺陷。 开发者通常会调整置信度阈值或使用集成方法来缓解这种情况，但没有一刀切的解决方案。 选择取决于错误的成本：在医疗诊断中，遗漏罕见疾病（假阴性）的风险远高于误报，而在零售库存系统中，假阳性可能更容易容忍。
最后，由于标记的异常数据稀缺，许多异常检测方法依赖于无监督学习。 虽然这减少了对手动标记的依赖，但它引入了在动态环境中定义“正常”行为的挑战。 例如，在历史销售数据上训练的模型可能无法适应季节性趋势或突发的市场变化，从而导致不准确的检测。 使用少量标记数据的半监督技术可以提高性能，但需要前期工作来整理示例。 开发者还必须确保训练数据没有被异常污染，因为这会扭曲模型对正常模式的理解。 在网络安全等攻击方法不断演变的应用程序中，维护相关的训练数据集成为一项持续的挑战。