彩票是国家为筹集社会公益基金,促进社会公益事业发展而特许发行、依法销售,自然人自愿购买,并按照特定规则获得中奖机会的一种凭证。其中比较主流的彩票有体育彩票、福利彩票等。彩票行业的参与者包括彩票的监督机构、管理机构、发行机构、销售点、服务机构和购买彩票的大众群体等。为保障彩票行业健康稳定的运行以及发行机构和彩民的切身利益,营造良好的社会环境,及时检测出有异常情况的彩票终端机具有十分重要的意义。早期彩票销售点较少、工作人员较多,专业技术人员可以通过经验方法检测出异常终端机。但随着销售点的激增和自助售票机的试用,传统的人工检测方法已满足不了彩票行业的需求,需要既智能又高效的方法对异常终端机进行检测。故本文从彩票终端机日志数据出发,利用基于机器学习的方法实现了对异常终端机的自动检测。本文选取某彩票终端机的日志文件,通过对日志数据研读、数据清洗、特征提取之后利用KNN、Logistic Regression、随机森林和Adaboost四种机器学习分类模型进行终端机异常检测,结果表明随机森林和Adaboost两种集成模型检测准确率较高。最后利用ROC曲线对随机森林和Adaboost两种模型进行评估,结果表明Adaboost模型分类效果更加显著,AUC值达0.89。整个过程通过python语言编码完成。