单类支持向量机测试集100%错误率

单类支持向量机（One-Class Support Vector Machine，简称OC-SVM）是一种用于异常检测的机器学习算法。它是支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的一种变体，主要用于处理单类别数据集，即只有一种类型的样本数据。

OC-SVM的目标是通过构建一个边界来将正常样本从异常样本分离开来。它通过在特征空间中找到一个超平面，使得所有的正常样本都位于超平面的一侧，并且尽可能地远离超平面。这样，在进行异常检测时，如果一个样本点位于超平面的另一侧，就可以认为它是一个异常样本。

OC-SVM的优势在于可以处理高维数据和非线性数据，并且对于异常样本的分离效果较好。它在许多领域都有广泛的应用，例如网络安全、金融欺诈检测、图像处理等。

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