异常检测（又称outlier detection、anomaly detection，离群值检测）是一种重要的数据挖掘方法，可以找到与“主要数据分布”不同的异常值（deviant from the general data distribution），比如从信用卡交易中找出诈骗案例，从正常的网络数据流中找出入侵，有非常广泛的商业应用价值。同时它可以被用于机器学习任务中的预处理（preprocessing），防止因为少量异常点存在而导致的训练或预测失败
异常检测算法基本都是无监督学习，所以只需要X（输入数据），而不需要y（标签）。PyOD的使用方法和Sklearn中聚类分析很像，它的检测器（detector）均有统一的API。
fit(X): 用数据X来“训练/拟合”检测器clf。即在初始化检测器clf后，用X来“训练”它。
fit_predict_score(X, y): 用数据X来训练检测器clf，并预测X的预测值，并在真实标签y上进行评估。此处的y只是用于评估，而非训练
decision_function(X): 在检测器clf被fit后，可以通过该函数来预测未知数据的异常程度，返回值为原始分数，并非0和1。返回分数越高，则该数据点的异常程度越高
predict(X): 在检测器clf被fit后，可以通过该函数来预测未知数据的异常标签，返回值为二分类标签（0为正常点，1为异常点）
predict_proba(X): 在检测器clf被fit后，预测未知数据的异常概率，返回该点是异常点概率
当检测器clf被初始化且fit(X)函数被执行后，clf就会生成两个重要的属性：
decision_scores: 数据X上的异常打分，分数越高，则该数据点的异常程度越高
labels_: 数据X上的异常标签，返回值为二分类标签（0为正常点，1为异常点）
不难看出，当我们初始化一个检测器clf后，可以直接用数据X来“训练”clf，之后我们便可以得到X的异常分值（clf.decision_scores）以及异常标签（clf.labels_）。当clf被训练后（当fit函数被执行后），我们可以使用decision_function()和predict()函数来对未知数据进行训练
