集成异常检测是一种将多个异常检测模型相结合的技术，旨在提高识别异常数据点的准确性和可靠性。它不是依赖单一算法，而是整合不同模型的结果，以减少误报、处理复杂模式并适应不同的数据分布。这种方法在没有单一模型能在不同类型的异常或数据集上始终表现良好的场景中特别有用。通过利用多种方法的优势，集成技术旨在产生更鲁棒和更具泛化性的解决方案。
集成异常检测的一种常见工作方式是，在同一数据集上训练不同的模型——例如统计方法、机器学习算法或神经网络。例如，您可以结合使用 Isolation Forest（使用随机树隔离异常）、One-Class SVM（学习正常数据的边界）和自编码器（重构输入数据以检测异常值）。每个模型都会生成一个分数或分类，判断某个数据点是否异常。然后，使用多数投票、加权平均或堆叠（元模型学习组合预测）等方法对这些输出进行汇总。例如，在网络安全中，只有当三分之二的模型意见一致时，集成方法才会将某个 IP 地址标记为可疑，从而减少由单一模型偏差引起的误报几率。
集成异常检测的优势包括在复杂或嘈杂数据集上提高性能，并减少对单一模型调优的依赖。然而，它也带来了计算成本和复杂性增加等权衡。开发者必须管理模型之间的依赖关系，确保集成的多样性（以避免冗余预测），并设计有效的聚合策略。实际应用包括金融交易中的欺诈检测，结合基于规则的系统和深度学习模型可以捕捉已知和新型的欺诈模式。虽然集成方法功能强大，但需要仔细实施，以平衡准确性、可解释性和资源使用。