A exemplo, a detecção de fraudes em transações financeiras, identificação de falhas em equipamentos, detecção de pontos fora da curva em pesquisas de opinião, etc. Entretanto, é importante lembrar que a detecção de outliers não é uma tarefa simples e exige a análise cuidadosa do conjunto de dados e a escolha adequada do modelo.

 Modelo supervisionado para detectar fraudes: é um método de análise de dados que usa técnicas de aprendizado de máquina para identificar atividades fraudulentas em um conjunto de dados. Esse modelo é supervisionado porque usa dados rotulados para treinar o modelo e, posteriormente, classificar novos dados.

 ‍O modelo supervisionado para detectar fraudes usa um conjunto de dados rotulados como "fraude" ou "não fraude" para aprender a identificar padrões e características comuns que indicam atividades fraudulentas. Essas características podem incluir padrões de comportamento anômalos, transações de grande valor, compras fora do horário habitual, localizações incomuns ou outras atividades suspeitas.

 ‍Depois que o modelo é treinado com o conjunto de dados rotulados, ele pode ser usado para classificar novos dados e identificar possíveis fraudes com base nas características que ele aprendeu durante o treinamento. Quando um novo dado é apresentado ao modelo, ele usa a aprendizagem anterior para determinar se a atividade é suspeita ou não.

 ‍A detecção de fraudes pode ser aplicada em diversas áreas, como detecção de fraudes em cartões de crédito, programas de fidelidade, identificação de atividades fraudulentas em transações financeiras, combate a crimes cibernéticos, entre outros.

 No entanto, é importante lembrar que a detecção de fraudes não é uma tarefa simples e exige a análise cuidadosa do conjunto de dados e a escolha adequada do modelo, além de ajustes e atualizações constantes do modelo à medida que novos tipos de fraudes surgem.