在沒有任何先驗知識的情況下，估計AFR可以採取幾種策略。首先，可以使用無監督學習方法來識別數據中的高密度區域，這些區域可以被視為正常數據的潛在AFR。例如，通過聚類算法（如K-means或DBSCAN）來識別數據的密集區域，然後將這些區域作為AFR。
其次，可以利用統計方法來估計AFR。通過計算數據的分佈特徵（如均值和標準差），可以確定一個範圍，該範圍內的數據點被認為是正常的。這種方法可以幫助在缺乏標籤的情況下，基於數據的統計特性來推斷AFR。
最後，還可以考慮使用交叉驗證技術來評估不同AFR的有效性。通過在不同的數據子集上進行實驗，並比較模型的性能，可以選擇出最合適的AFR範圍。這種方法不僅能夠提高AFR的準確性，還能夠在實際應用中提供更好的靈活性。