Bir sinfdagi tasniflash usullari qanday?
sobes.tech AI
AIdan javob
Bir sinfli tasniflash (one-class classification) — bu model faqat bitta sinfni (musbat) tanib olish uchun o'qitiladi va qolgan barcha sinflar anomaliyalar yoki salbiy misollar sifatida hisoblanadi. Bir sinfli tasniflashning asosiy usullari:
-
One-Class SVM (Yagona sinf uchun Qo'llab-quvvatlash Vektor Mashinasi) — musbat sinf ma'lumotlarini qolgan joydan ajratadigan chegarani quradi va ularni boshlang'ich nuqtadan maksimal darajada ajratishga harakat qiladi.
-
Isolation Forest (Ajratish o'rmoni) — tasodifiy daraxtlar qurib anomaliyalarni ajratadigan algoritm; oson ajratiladigan ob'ektlar anomaliyalar sifatida hisoblanadi.
-
Autoencoder (Avtoenkoder) — kirish ma'lumotlarini tiklash uchun o'qitilgan neyron tarmoq; katta xatolik bilan tiklangan ob'ektlar anomaliyalar sifatida hisoblanadi.
-
Local Outlier Factor (LOF) — ma'lumotlarning mahalliy zichligini baholaydi va past zichlikdagi ob'ektlarni anomaliyalar sifatida ajratadi.
-
Gaussian Mixture Models (GMM) — musbat sinf ma'lumotlarining taqsimotini modellashtiradi; past ehtimollikka ega ob'ektlar anomaliyalar sifatida hisoblanadi.
Har bir usulning o'z afzalliklari bor va vazifa va ma'lumotlarning tabiatiga qarab qo'llaniladi.