One-Class SVM чист?

One-Class SVM — алгоритми машини ёдгирӣ мебошад, ки барои ошкор кардани норасогӣ ва муайян кардани баромадҳо истифода мешавад. Он дар маълумоти як синф (одатан намунаҳои оддӣ) омӯзонида мешавад ва кӯшиш мекунад, ки марзеро муайян кунад, ки ин маълумотро аз ҳама маълумоти дигар ҷудо мекунад.

Асосии идея — ёфтани минтақа дар фазои хусусиятҳо, ки дар он маълумоти оддӣ марказонидашудаанд, ва синфҳои навро ҳамчун оддӣ, агар онҳо ба ин минтақа дохил шаванд, ё ҳамчун норасогӣ, агар берун бошанд, муайян мекунад.

Барномаҳо:

• ошкор кардани фиреб
• назорати таҷҳизот
• ошкор кардани рафтори ғайриоддӣ

Маслиҳат барои истифода дар Python бо китобхонаи scikit-learn:

from sklearn.svm import OneClassSVM

# Маълумоти омӯзишӣ (намунаҳои оддӣ)
X_train = [[0, 0], [1, 1], [0.5, 0.5], [1, 0]]

# Тартиб додани модел
model = OneClassSVM(gamma='auto').fit(X_train)

# Санҷиши маълумоти нав
X_test = [[0, 0], [2, 2]]
pred = model.predict(X_test)  # 1 — оддӣ, -1 — норасогӣ
print(pred)

Ин тариқ, One-Class SVM кӯмак мекунад, ки объектҳое, ки аз маҷмӯи омӯзишӣ хеле фарқ мекунанд, муайян карда шаванд.