基于監(jiān)督式的分類算法：將歷史已經識別出來的真實異常訂單數(shù)據通過分類模型（例如SVM、隨機森林等）做訓練，然后應用新數(shù)據做分類預測，看預測結果是否屬于異常訂單 。基于非監(jiān)督式的算法：通過非監(jiān)督式算法（例如OneClassSVM）基于歷史的數(shù)據做訓練，然后針對新的數(shù)據做判別，找到存在異常可能性標簽的訂單列表 。6
商品規(guī)劃的最優(yōu)組合
在做商品促銷或廣告宣傳時，通常企業(yè)會面臨多種組合策略，它是在一定限制條件下考慮通過何種組合策略來實現(xiàn)最大或最小目標 。此時，可以考慮使用線性規(guī)劃方法 。
線性規(guī)劃（Linear programming，LP）是運籌學中研究比較早、方式相對成熟且實用性非常強的研究領域，主要用來輔助人們進行科學管理，目標是合理地利用有限的人力、物力、財力等資源作出的最優(yōu)決策 。
解決簡單線性規(guī)劃問題的最直接的方法是圖解法，即借助直線與平面區(qū)域的交點求解直線在y軸上的截距的最大值或最小值 。
在做線性規(guī)劃時涉及幾個概念：
未知數(shù)：影響決策主要變量或因素 。約束條件：解決線性規(guī)劃問題時已知的并須遵守的前提條件 。目標函數(shù)：用來表示未知數(shù)與目標變量關系的函數(shù)，線性規(guī)劃中一般是線性函數(shù) ?？尚杏颍簼M足優(yōu)化問題約束條件的解叫作可行解，由所有可行解組成的集合叫作可行域 。最優(yōu)解：滿足目標函數(shù)最大化或最小化目標的最優(yōu)的解 。實現(xiàn)線性規(guī)劃的基本步驟如下：
步驟1：找到影響目標的主要因素，它們是規(guī)劃中的未知數(shù) 。步驟2：基于未知數(shù)確定線性約束條件 。步驟3：由未知數(shù)和目標之間的關系確定目標函數(shù) 。步驟4：找到直角坐標系中的可行域 。步驟5：在可行域內求目標函數(shù)的最優(yōu)解及最優(yōu)值 。為了能清晰地表達上述概念和步驟，在此通過一個簡單的示例演示該過程 。
假設公司有P1和P2兩種商品，當推廣P1商品時，每次費用為60元；當推廣P2商品時，每次費用為30元 ?，F(xiàn)在公司有1800元預算可以用來做P1和P2商品推廣，其中受到兩種商品尺寸和品類的限制，P1商品最多只能投放20次，P2商品最多只能投放40次，并且兩種商品的總投放次數(shù)不超過45次 。已知每次推廣P1和P2的商品分別能獲得單品毛利為40元和30元，
問：如何安排P1和P2的商品投放次數(shù)才能達到銷售毛利最大化目標？
為了解決問題，我們假設P1和P2兩種商品的投放次數(shù)分別是X1和X2，最大化銷售毛利為z，此時：
由于這是一個簡單二維變量，因此可以先畫出直角坐標圖和可行域，然后基于目標函數(shù)找到最優(yōu)解位置
通過圖可以發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解是目標函數(shù)與X1+X2=45和60X1+30X2=1800的交點，求解兩個函數(shù)的解用到的是九年義務教育階段基本數(shù)學知識 。
步驟1：將等式1做轉換：X1=45-X2 然后將轉換后的X1代入等式2，并依次求解：步驟2：60（45-X2）+30X2=1800步驟3：2700-60X2+30X2=1800步驟4：2700-30X2=1800步驟5：30X2=900步驟6：X2=30步驟7：X1=45-30=15步驟8：然后將X1和X2帶入目標函數(shù)：z=40X1+30X2=40×15+30×30=1500如果線性規(guī)劃中有多個變量，那么我們無法通過圖形的方式直接發(fā)現(xiàn)最優(yōu)值的位置，此時可以借助Python的線性規(guī)劃庫來完成線性求解工作，包括scipy、optimize、linprog、pulp等 。

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