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异常检测算法
在实时欺诈预警系统中,异常检测算法是核心组件之一。异常检测的目标是在大量正常数据中识别出那些不符合预期模式的数据点,这些数据点可能表示欺诈行为。本节将详细介绍几种常用的异常检测算法,包括基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并提供具体的代码示例和数据样例。
1.基于统计的异常检测
基于统计的异常检测方法利用数据的统计特性来识别异常。这些方法通常假设正常数据符合某种统计分布,通过计算数据点与分布的偏离程度来判断是否为异常。常见的基于统计的方法包括均值和标准差、Z-分数、箱线图等。
1.1均值和标准差
均值和标准差是最基本
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