Бир класстагы классификациянын кандай ыкмалары бар?

Бир класстын классификациясы (one-class classification) — бул модель бир класс (оң) объекттерин таанууга үйрөтүлүп, калган бардык объекттер аномалиялар же терс мисалдар катары каралат. Бир класстын классификациясынын негизги ыкмалары:

• One-Class SVM (Бир класс үчүн колдоо вектордук машинасы) — оң класс маалыматтарын башка кеңдиктерден бөлгөн чектерди түзөт жана аларды баштапкы чекиттен максималдуу бөлүүгө аракет кылат.

• Isolation Forest (Изоляциялык токой) — алгортим, ал аномалияларды кездейсөткөн дарактарды түзүү аркылуу изоляциялайт; оңой изоляцияланган объекттер аномалиялар катары каралат.

• Autoencoder (Автоэнкодер) — кирүү маалыматтарын калыбына келтирүүгө үйрөтүлгөн нейрондук тармак; чоң каталар менен калыбына келтирилген объекттер аномалиялар катары каралат.

• Local Outlier Factor (LOF) — маалыматтын жергиликтүү тыгыздыгын баалайт жана төмөн тыгыздыктагы объекттерди аномалиялар катары белгилейт.

• Gaussian Mixture Models (GMM) — оң класстын маалыматтарын таралышын моделдейт; төмөн ыктымалдыктагы объекттер аномалиялар катары каралат.

Ар бир ыкма өзүнүн артыкчылыктары бар жана тапшырмага жана маалыматтын табигатына жараша колдонулат.