あるEコマース企業は、S3にラベル付けされていない過去のトランザクションCSVデータを持っており、異常なトランザクション（不正行為）を検出する必要があります。このラベル付けされていないデータセットで異常を検出するために、どのモデルの組み合わせを使用すべきですか？（2つ選択してください。）

IP Insightsは、IPアドレスとエンティティ（ユーザーアカウントなど）間の異常なインタラクションを検出するのに適しています。不正取引の検出において、特定のIPアドレスからの異常なアクセスパターンを特定するのに役立ちます。Random Cut Forest (RCF) は、教師なし学習アルゴリズムであり、データセット内の異常なデータポイントを効率的に検出できます。これは、ラベル付けされていないトランザクションデータから不正行為を特定するのに理想的です。K-NNは分類や回帰に使用され、異常検出には直接的ではありません。ロジスティック関数を持つ線形学習器とXGBoostは教師あり学習アルゴリズムであり、ラベル付けされていないデータには適用できません。