异常检测方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种异常检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将各异常类型事件集对应的样本时序特征和各异常类型事件集内存在的各样本事件对应的样本文本特征进行特征整合，得到各异常类型事件集对应的综合特征向量，结合样本处理策略对轻量级梯度提升机模型进行训练，得到异常检测模型；将目标时间段对应的综合特征向量输入至异常检测模型，得到预测时间段内的异常检测结果。通过上述方式，显著提高了模型在进行异常检测时的准确性和泛化能力，减少了对大量标记数据依赖的同时，为模型提供了更为全面的异常事件的理解，从而实现了在复杂场景下对各类异常事件进行高效且准确的预测，大幅度提高了预测的准确率和预测场景的覆盖率。