“异常检测专门设计用于识别数据中与正常模式显著不同的异常模式或实例。这在类分布不平衡的情况下尤其有用，因为正常实例远远多于异常实例。在这种情况下，传统的分类技术通常会遇到困难，因为它们可能偏向于多数类，导致对少数类的检测率较低。另一方面，异常检测算法专注于理解数据中的典型行为，并标记偏离，使其适用于显著不平衡的场景。
为了有效处理不平衡的类分布，异常检测方法采用各种策略。一种常见的方法是使用无监督学习，算法在不需要标记异常示例的情况下学习正常数据的内在结构。聚类和统计建模等技术可以识别那些超出预期模式的点。例如，如果您正在监控网络流量以查找潜在的安全威胁，则异常检测系统可能会学习正常的流量模式，然后将任何突发的峰值或异常模式标记为潜在攻击，即使这些事件是罕见的。
此外，一些异常检测技术结合了半监督学习，少量标记的异常示例可以帮助指导模型对什么构成离群点的理解。这在银行欺诈检测等应用中是实际的，因为大多数交易都是合法的，只有少数是欺诈性的。通过用少量可用的标记异常示例与较大数量的合法交易进行训练，开发人员可以提高系统识别之前未遇到的新欺诈尝试的能力。总体而言，异常检测为在高度不平衡的数据集中识别异常提供了一个强大的框架。”