在金融领域，信用卡欺诈检测是一个重要的应用场景。异常检测技术能够帮助识别出那些超出正常数据分布范围的异常数据点，从而及时采取措施，比如冻结信用卡，以保护用户的财产安全。异常检测不仅在金融领域有着广泛的应用，它还在数据清洗、健康监测等多个领域发挥着重要作用。
异常检测技术的核心在于识别数据集中的离群点。离群点是指那些与大部分数据明显不同的数据点，它们对数据分析的结果有着重大影响。例如，在线性回归等模型中，离群点的存在可能会导致模型预测不准确。因此，在进行数据分析之前，识别并处理离群点是数据清洗的一个重要步骤。
在当今这个数据爆炸的时代，监测数据并及时发现错误变得尤为重要。异常检测技术能够帮助发现数据中的错误，并追踪错误来源，以便及时通知相关人员采取必要的行动。异常检测技术的应用场景包括但不限于数据清洗、欺诈检测、基于传感器的检测、入侵检测以及健康监测系统。
异常检测技术有多种，其中一种常用的方法是五数概括法。五数概括法是一种描述性统计方法，通过五个数值来描述数据集。这五个数值包括最小值、第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）和最大值。通过计算四分位距（IQR），可以确定数据的下界和上界，从而识别出离群点。
另一种流行的异常检测技术是孤立森林（Isolation Forest），这是一种无监督的异常检测技术，类似于随机森林，它基于多个决策树构建。孤立森林的工作原理是将异常点从数据中分离出来。通过随机选择数据属性来构建决策树，并考虑决策树的最短路径作为离群点，这些离群点更容易从数据中分离出来。这个过程会一直持续，直到所有数据点都被处理完毕。最后，每个数据点的孤立级别会被记录下来，并生成异常分数，用以判断该数据点是否为离群点。如果异常分数接近1，则很可能是离群点；如果异常分数小于0.5，则该数据点不是异常。
PyCaret是一个开源的Python机器学习库，它可以帮助更快地实现各种机器学习任务。PyCaret的低代码特性使得可以用很少的代码行实现各种任务，如处理缺失值、编码、特征缩放或超参数调优等。
pip install pycaret
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.anomaly import *
anomaly = get_data('anomaly')
exp_name = setup(data = anomaly)
在PyCaret中，setup函数负责数据预处理任务，如处理缺失值、编码、执行训练-测试分割等。初始化setup函数后，它会显示所有特征的数据类型，然后处理到环境中，提供需要执行数据科学项目任务的信息。
iforest=create_model('iforest')
plot_model(iforest)
Iforest_predictions = predict_model(iforest, data = anomaly)
Iforest_predictions
通过绘制模型，可以得到一个交互式的3D图表，这有助于清晰地了解每个数据点的信息。在输出中，可以观察到整个数据的异常检测值和异常分数。
anomaly=Iforest_predictions[Iforest_predictions['Anomaly']==1]
anomaly
save_model(iforest, 'IForest_Model')