OneClassSVM scikit学习
OneClassSVM是一种基于支持向量机（Support Vector Machine）的无监督学习算法，它用于异常检测和离群点检测。它的目标是通过构建一个只包含正常样本的决策边界来识别异常样本。
OneClassSVM可以将数据集分为两个部分：正常样本和异常样本。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现这一目标，使得正常样本尽可能地靠近超平面，而异常样本则远离超平面。
该算法的优势在于可以处理高维数据和非线性数据，并且对于异常检测任务具有较好的性能。它适用于许多领域，如网络安全、金融欺诈检测、图像处理等。
在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）来应用OneClassSVM算法。该平台提供了丰富的机器学习工具和资源，可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。
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我需要在scikit learn中使用带有"rbf“内核的"oneClassSVM”算法来评估这些数据集。我加载了训练数据集，但我不知道如何使用测试数据集来评估它。dataset = np.loadtxt(input_file_iris, delimiter=",")
y = dataset[:,4]
estimator= svm.OneClassSVM
浏览 13提问于2016-08-13得票数 1
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我对一般的科学学习和支持向量机方法都很陌生。我已经让我的数据集在scikit中很好地工作--学习OneClassSVM以检测异常值；我使用观察来训练OneClassSVM，所有这些都是“不稳定值”，然后使用predict()在我的测试数据集上生成二进制的我注意到了scikit中的其他分类方法--学习提供了传递参数probability=True来计算这个值的能力，但是OneClassSVM并没有提供这个功能。有什么简单的方法可以得到这些结果吗？
浏览 3提问于2015-02-08得票数 2
3回答
我在scikit中使用一个Pipeline，学习将一些预处理与OneClassSVM一起分组作为最终分类器。为了计算合理的度量，我需要一个后处理，它将OneClassSVM的- 1 ,1输出转换为0和1。有任何结构化的方法将这种后处理添加到Pipeline中吗？变压器不能在最终估计器之后使用。
浏览 4提问于2015-11-06得票数 10
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这部分工作得很好，但现在我想通过使用OneClassSVM分类器并训练一个只有一个类的模型(离群值检测...)来实现某种类型的异常检测。不幸的是，它不能处理稀疏数据。一些开发人员正在开发一个补丁()，但是有一些bug，所以还没有使用OneClassSVM实现的解决方案。
在sklearn-framework中有没有其他方法可以做这样的事情呢？
浏览 1提问于2013-09-24得票数 8
我想使用cross_val_score来验证我的OneClassSVM培训集。这样做会导致下面的错误消息。因为OneClassSVM是一个无监督的算法，并且没有一个"y“向量传递给cross_val_score，该算法会失败吗？clf = svm.OneClassSVM(nu=_nu，kernel=_kernel，gamma=_gamma，random_state=_random_state，cache_size=_cache_size
浏览 3提问于2017-04-28得票数 2
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在这种情况下，我需要限制支持向量机二进制分类器中的支持向量(SVs)数量。一个简单的方法是手动删除最不重要的SVs。有人知道怎么做吗？clf.dual_coef_clf.n_support_clf.support_vectors_clf是我的径向基支持向量机。
请注意，增加正则化(通过减少C)并不一定会减少SVs (https://dgroppe.com/2018/01/21/increased-regularization-does-not-
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
我使用来自Scikit的一类支持向量机分类器OneClassSVM来确定数据集中的异常值。我的数据集有30000个样本，有1024个变量。我用其中的10 %作为训练数据。clf=svm.OneClassSVM(nu=0.001,kernel="rbf",gamma=1e-5)dist2hptr=clf.decision_function(我想了解如何在OneClassSV scikit分类器中计算距离。该符号是否仅仅表示样本位于SVM计算的决策超平面之外？
请帮帮忙。
浏览 2提问于2017-04-17得票数 0
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我正在使用Scikit学习svm.OneClassSVM()。然而，在对模型进行训练之后，我每次都得到了"-1“，甚至用于预测训练数据。img = img.reshape(1, img.shape[0]* img.shape[1])
clf = svm.OneClassSVM
浏览 0提问于2016-05-24得票数 5
2回答
有了一个流量样本(最大1000个事件)，什么是符合前提条件的最佳机器学习算法来识别它是否是异常？鉴于我在机器学习算法方面的知识有限，下面是我得出的结论：
这个系统可以很好地描述为一个马尔可夫过程，但是在这个场景中存在着巨大的内存限制。
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
1回答
特征选择
、、
我尝试用下面的代码在scikit学习中进行递归特性选择。dataset = np.loadtxt(input_file_iris, delimiter=",")y = dataset[:,4]
但是它给出了以下错误File "/home/anuradha/PycharmProjects/LearnP
浏览 4提问于2016-08-11得票数 2
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如何解释score_samples(X)函数从科学学习OneClassSVM模型中生成的分数？有没有办法判断一个样本比另一个样本“更反常”？from sklearn.svm import OneClassSVM
clf = OneClassSVM(gamma='
浏览 0提问于2020-06-19得票数 4
1回答
scikit-learn加载失败
、、、、
我用pip install scikit-learn安装了scikit Learn0.13。from sklearn import svm, metricsfrom .classes import SVC, NuSVC, SVR, NuSVR, OneClassSVM, LinearSVC
浏览 3提问于2013-02-14得票数 0
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对于深度学习的世界，我还是比较陌生的。我想创建一个深度学习模型(最好使用Tensorflow/Keras)来检测图像异常。所谓异常检测，我的意思是本质上是一个OneClassSVM。我已经尝试过使用图像中的HOG特性来使用sklearn的OneClassSVM。我想知道是否有什么例子说明我如何在深度学习中做到这一点。我抬头一看，却找不到一段代码来处理这个案子。
浏览 4提问于2017-04-16得票数 3
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现在，这可能是scikit learn独有的符号，但是我找不到如何使用OneClassSVM构造函数的参数nu的解释。
浏览 3提问于2012-06-28得票数 29
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3回答
如何对时间序列进行标注，以便在机器学习模型上进行训练，将数据点分类为异常点？
如果我有时间序列，而异常发生在t时，我应该将这个点和其他点标记为0，还是有其他方法来标记这个时间序列？
浏览 0提问于2019-08-12得票数 0
我用Python的Scikit-Learn库做异常检测。我使用OneClassSVM。我有一个问题，因为当我运行我的代码(我没有错误)时，它会打印LibSVM。out_cls = [['One class SVM',OneClassSVM(cache_size=80, coef0=0.5, gamma ='auto', kernel = 'poly', random_state
浏览 1提问于2019-10-27得票数 0
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我可以在keras中构建一个只有一个类(class - 0)的cnn，这样它就可以预测给定的日期是否属于这个类吗？提前感谢 编辑:感谢你到目前为止的回答和评论。我的数据是来自健康结构的加速度时间序列，但我无法访问损坏的状态加速度信号，因此我只有0类的数据。
浏览 17提问于2020-04-06得票数 0
2回答
我刚刚安装了scikit-learn的14.1版。这会不会是路径的问题呢？in <module> File "C:\Anaconda\lib\site-packages\scikit_learn24, in <module> File "C:\Anaconda\lib\site-packages\scikit<
浏览 7提问于2013-12-01得票数 1
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2回答
我已经安装了numpy 1.8 Orc1，.13 Ob1和scikit-learn 0.17.1。科学学习和滑雪有什么区别？另外，由于语法错误，我无法导入scikit-学习。
浏览 5提问于2016-08-03得票数 60
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1回答
我用的是密度矩阵的OneClassSVM分类器，结果很好。(io.StringIO(t), dtype=float)cl.fit(df)[[ -4.676120
浏览 3提问于2015-08-06得票数 0
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