在Torch中，异常值检测通常通过一些统计学方法或基于机器学习的模型来实现

在Torch中，异常值检测通常通过一些统计学方法或基于机器学习的模型来实现。下面是一些常用的异常值检测模块：

1. One-ClassSVM（支持向量机）：One-ClassSVM是一种无监督学习算法，用于检测数据中的异常点。它试图找到一个边界，将大多数数据点（正常点）分割出来，从而识别异常点。

2. IsolationForest（隔离森林）：IsolationForest是一种基于决策树的异常检测算法。它利用随机选择特征和随机划分数据来构建一组孤立的决策树，从而有效地识别异常点。

   
   

3. Autoencoders（自动编码器）：Autoencoders是一种神经网络模型，可以用于异常值检测。通过训练自动编码器来重建输入数据，异常点通常会导致更高的重构误差，因此可以被检测出来。

4. StatisticalMethods（统计方法）：包括基于统计学原理的异常值检测方法，如Z-Score、IQR（四分位距）、GrubbsTest等。这些方法通过对数据的统计属性进行计算和比较，来识别异常点。

在Torch中，你可以使用相关的库或模块实现这些异常值检测方法，例如使用torch、scikit-learn或其他第三方库来实现所需的异常值检测算法。