One-Class SVM nədir?

One-Class SVM — bu anomaliya aşkarlash va chiqarib tashlash uchun ishlatiladigan mashina o'qitish algoritmi. U odatda normal misollar bo'lgan bitta sinf ma'lumotlari bilan o'qitiladi va bu ma'lumotlarni barcha boshqa mumkin bo'lganlardan ajratadigan chegarani aniqlashga harakat qiladi.

Asosiy g'oya — xususiyatlar bo'shlig'ida normal ma'lumotlar jamlangan hududni topish va yangi obyektlar bu hududga tushsa normal, agar tashqarida bo'lsa, anomaliya sifatida tasniflash.

Qo'llanilishi:

• Firibgarlikni aniqlash
• Qurilmani monitoring qilish
• Noyob xatti-harakatlarni aniqlash

Python'da scikit-learn kutubxonasi bilan foydalanish misoli:

from sklearn.svm import OneClassSVM

# Trening ma'lumotlari (normal misollar)
X_train = [[0, 0], [1, 1], [0.5, 0.5], [1, 0]]

# Model yaratish
model = OneClassSVM(gamma='auto').fit(X_train)

# Yangi ma'lumotlarni tekshirish
X_test = [[0, 0], [2, 2]]
pred = model.predict(X_test)  # 1 — normal, -1 — anomaliya
print(pred)

Shu tarzda, One-Class SVM, o'qitish to'plamidan sezilarli darajada farq qiladigan obyektlarni aniqlashga yordam beradi.