机器学习异常检测实战：用Isolation Forest快速构建无标签异常检测系统

无监督异常检测作为机器学习领域的重要分支，专门用于在缺乏标记数据的环境中识别异常事件。本文深入探讨异常检测技术的理论基础与实践应用，通过Isolation Forest算法进行异常检测，并结合LightGBM作为主分类器，构建完整的欺诈检测系统。文章详细阐述了从无监督异常检测到人工反馈循环的完整工作流程，为实际业务场景中的风险控制提供参考。

异常检测是一种识别与正常数据模式显著偏离的数据点的技术方法。这些异常点，也称为离群值，通常表示系统中的异常状态、潜在威胁或需要特别关注的事件。

异常检测技术在多个关键领域发挥着重要作用。在金融领域，通过识别异常交易模式和支出行为来实现欺诈检测；在制造业中，通过监控质量指标的异常波动来保障产品质量；在医疗健康领域，通过检测生理指标的异常变化来进行健康监测。这些应用的核心目标是将异常事件标记出来，供相关专业人员进行进一步审查和处理，从而有效降低潜在风险。

根据数据标记情况和应用场景的不同，异常检测方法可以分为监督学习、半监督学习和无监督学习三大类别。

监督异常检测方法基于已标记的正常和异常样本进行模型训练。这种方法在拥有可靠标记数据且异常模式相对明确的场景中表现优异。常用的算法包括贝叶斯网络、k近邻算法和决策树等传统机器学习方法。

半监督异常检测，也称为洁净异常检测，主要用于识别高质量数据中正常模式的显著偏差。这种方法适用于数据结构良好且模式相对可预测的应用场景，如欺诈检测和制造质量控制等领域。

无监督异常检测方法通过寻找显著偏离大部分数据分布的数据点来识别异常。当异常事件相对罕见或缺乏充分了解，且训练数据中不包含标记异常样本时，这种方法特别有效。典型算法包括K-means聚类和一类支持向量机等。

 

https://avoid.overfit.cn/post/dd2a70afff95402284c02d8c6237cce5