异常点比例上界参数nu 与支持向量的数目正向相关。取值范围为(0,1),默认为0.01。 异常评分阈值 当评分大于该阈值时,判定为异常点。 预测详细信息列名 预测详细信息列的名称。 组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数。 执行调优 节点个数 节点个数,与参数单个节点内存大小配对使用,正整数。范围[1, 9999]。
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...
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...
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...
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。
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):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)...
\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} ...
**metric**：距离度量方法，用于计算输入样本之间的距离。可以是 'euclidean', 'manhattan', 'chebyshev', 'hamming','jaccard' 或 'precomputed' 中的一个。9. **kernel_function**：自定义核函数。10. **tol**：停止训练的容忍度。11. **alpha**：nu-SVM 的参数。12. **nu**：nu-SVM 的参数。
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。