One-Class SVM与传统SVM不同,是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测通过学习边界对异常点进行预测。本文为您介绍One-Class SVM异常检测的参数配置。
在这个例子中,我们创建了一个OneClassSVM实例,并设置了nu(一个控制模型复杂度和异常比例的重要参数)、核函数(这里使用的是RBF核)和gamma(核函数的参数)。然后,我们使用生成的正常数据来训练模型。 3. 掌握如何设置OneClassSVM的参数以优化异常检测 OneClassSVM的性能在很大程度上取决于其参数的设置。以下是一些关键...
coef0=0.0, tol=0.001, nu=0.5, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=-1, random_state=None) 参数: kernel:核函数(一般使用高斯核) nu:设定训练误差(0, 1],表示异常点比例,默认值为0.5 属性: 方法: fit(X):训练,根据训练样本和上面两个参数探测边界。(注意是无监督) predict(X...
oneClassSvm(cacheSize = 100, kernel = rbfKernel(), epsilon = 0.001, nu = 0.1, shrink = TRUE, ...) 参数 cacheSize 存储训练数据的缓存的最大大小 (MB)。 对于大型训练集,可以增加此大小。 默认值为 100 MB。 kernel 表示用于计算内部产品的内核的字符串。 有关详细信息,请参阅maKernel。 可用选...
class sklearn.svm.OneClassSVM(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, nu=0.5, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=- 1) 无监督异常值检测。 估计高维分布的支持度。 该实现基于 libsvm。
\nu是训练数据集里面做为支持向量的样例数量的下届 因为这个参数的重要性,这种方法也被称为\nu-SVM。采用Lagrange技术并且采用dot-product calculation,确定函数变为: f(x)=sgn((w^{T}\phi(x_{i}))-\rho)=sgn(\sum_{i=1}^{nn}{\alpha_{i}K(x,x_{i})}-\rho) \tag{2} ...
5. **nu**：nu-SVM 的参数。它是一个介于 0 和 1 之间的值，控制错误分类的比例。更大的 nu 更保守，将更多的点视为异常。6. **kernel_params**：其他核函数参数。例如，对于 'rbf' 核，您可以使用关键字参数 gamma, coef0, 或者 degree。7. **eps**：决定异常的上界和下界之间的间隔的参数。异常...
nu:设定训练误差(0, 1],表示异常点比例,默认值为0.5 属性: 方法: fit(X):训练,根据训练样本和上面两个参数探测边界。(注意是无监督) predict(X):返回预测值,+1就是正常样本,-1就是异常样本。 decision_function(X):返回各样本点到超平面的函数距离(signed distance),正的维正常样本,负的为异常样本。
oneclasssvm参数控制着分割超平面的位置和形状。 oneclasssvm参数有几个重要的属性。首先,我们需要指定一个核函数,该函数用于在特征空间中计算数据点之间的相似性。常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核。不同的核函数可以捕捉到不同的数据结构。 其次,我们需要设置一个参数nu,它控制着支持向量机的复杂度。较小...
One Class SVM 的 nu 参数:训练误差分数的上限和支持向量分数的下限。应该在 (0, 1] 区间内。默认取 0.5。 fit_intercept:布尔,默认=真 是否应该估计截距。默认为真。 max_iter:整数,默认=1000 训练数据的最大传递次数(又名 epochs)。它只影响fit方法中的行为,而不影响partial_fit。默认为 1000。