【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常处理，尤其涉及一种异常检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、现有订单异常检测方法通常是基于固定的规则和阈值进行异常检测的，这种订单异常检测方法缺乏灵活性和准确性，且在真实业务场景下，订单异常检测要随着业务变化不断迭代，往往时效不足且频发耗费研发人力资源。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种异常检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决订单异常检测方法不能根据适用场景灵活调整的问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种异常检测方法，包括：
3、接收订单数据；
4、采用神经树模型检测所述订单数据，输出目标订单的异常检测结果，其中，所述神经树模型由决策树模型和若干个神经网络模型构成，所述决策树模型用于根据所述订单数据的特征自适应调整输入的所述神经网络模型。
5、可选地，在所述采用神经树模型检测所述订单数据，输出目标订单的异常检测结果后，还包括：
6、获取所述异常检测结果的异
【技术保护点】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在所述采用神经树模型检测所述订单数据，输出目标订单的异常检测结果后，还包括：
3.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在所述接收订单数据后，还包括：
4.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在所述接收订单数据后，还包括：
5.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在所述采用神经树模型检测所述订单数据，输出目标订单的异常检测结果后，还包括：
6.一种异常检测装置，其特征在于，包括：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。