基于给定的数据集，生成一个用于检测目标异常行为模式的模型。
异常行为的定义和数据集（例如，银行欺诈检测模型）。
可以使用各种机器学习算法（如支持向量机，决策树，神经网络等）和统计方法（如聚类，异常检测，异常离群值检测等）来创建检测模型。模型的训练数据应该包括正常和异常行为的示例。在应用模型时，新数据将被输入到模型中，模型将输出该数据是否被视为异常行为的概率。例如，在银行欺诈检测模型中，模型将学习银行活动中正常和异常行为的模式，并在新的交易中检测出潜在的欺诈行为。