One-Class SVM дегеніміз не?

One-Class SVM — бұл аномалияларды анықтау және шығару үшін қолданылатын машиналық оқыту алгоритмі. Ол бір сыныптың деректерінде оқытылады (әдетте, қалыпты мысалдар) және осы деректерді барлық басқа мүмкін деректерден бөлу шекарасын анықтауға тырысады.

Негізгі идея — белгілер кеңістігінде қалыпты деректер шоғырланған аймақты табу және жаңа объектілерді осы аймаққа түссе, қалыпты деп классификациялау немесе егер ол сыртында болса, аномалия ретінде белгілеу.

Қолданылуы:

• алаяқтықты анықтау
• жабдықты бақылау
• ерекше мінез-құлықты анықтау

Python-да scikit-learn кітапханасымен қолдану мысалы:

from sklearn.svm import OneClassSVM

# Оқыту деректері (қалыпты мысалдар)
X_train = [[0, 0], [1, 1], [0.5, 0.5], [1, 0]]

# Модель құру
model = OneClassSVM(gamma='auto').fit(X_train)

# Жаңа деректерді тексеру
X_test = [[0, 0], [2, 2]]
pred = model.predict(X_test)  # 1 — қалыпты, -1 — аномалиялар
print(pred)

Осылайша, One-Class SVM оқыту жиынтығынан айтарлықтай ерекшеленетін объектілерді анықтауда көмектеседі.