X_train = np.r_[X +2, X -2]# Generate some regular novel observationsX =0.3* np.random.randn(20,2) X_test = np.r_[X +2, X -2]# Generate some abnormal novel observationsX_outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20,2))# fit the modelclf = svm.OneClassSVM(...
由于只有正例没有负例(没有不成功的观察结果),不方便做具有显示正负例的有监督机器学习,因此我们将此问题转化为密度估计问题,并使用由packagesklearn.svm提供的OneClassSVM作为我们的建模工具。数据集来自Phillips et. al. (2006)。在这个示例中,我们使用basemap绘制出了南美的海岸线和国界。 示例中使用的2个物种是...
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。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: kernel:{‘linear’, ...
用法: classsklearn.linear_model.SGDOneClassSVM(nu=0.5, fit_intercept=True, max_iter=1000, tol=0.001, shuffle=True, verbose=0, random_state=None, learning_rate='optimal', eta0=0.0, power_t=0.5, warm_start=False, average=False) 使用随机梯度下降求解线性One-Class SVM。 此实现旨在与内核近似...
注意OneClassSVM是无监督的类。 除了本身所带的类之外,sklearn还提供了直接调用libsvm库的几个函数。Libsvm是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的英文的SVM库,它提供了大量SVM的底层计算和参数选择,也是sklearn的众多类背后所调用的库。目前,LIBSVM拥有C、Java、Matlab、...
sklearn.linear_model.SGDOneClassSVM sklearn.linear_model.SGDRegressor # 贝叶斯模型 sklearn.naive_bayes.BernoulliNB sklearn.naive_bayes.CategoricalNB sklearn.naive_bayes.ComplementNB sklearn.naive_bayes.GaussianNB sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
sklearn提供了一些机器学习方法,可用于奇异(Novelty)点或异常(Outlier)点检测,包括OneClassSVM、Isolation Forest、Local Outlier Factor (LOF) 等。其中OneClassSVM可用于Novelty Detection,而后两者可用于Outlier Detection 下面用OneClassSVM检测奇异点 输出结果如下图所示 ...
一对一(One-vs-One, OVO):为每对类别训练一个SVM分类器,对于测试样本,使用所有分类器进行预测,并通过投票机制确定最终类别。这种方法决策边界明确,但计算开销较大。 一对多(One-vs-Rest, OVR):为每个类别训练一个SVM分类器,将其他所有类别视为一个类别。测试时,选择得分最高的分类器对应的类别作为预测结果。这...
class_weight:dict or ‘balanced’, default=None,标签权重列表。 verbose:default=0,启用详细输出。 random_state:随机数种子, default=None max_iterint:default=1000,要运行的最大迭代次数。 svm.NuSVC函数参数: nu:default=0.5,边际误差分数的上限和支持向量分数的下限,应在区间 (0, 1] 内。
svm.OneClassSVM linear_model.SGDOneClassSVM covariance.EllipticEnvelope 孤立森林 IsolationForest 孤立森林(Isolation Forest)是一种异常值检测算法。它通过建立多棵决策树,并在每棵树中随机选取一个特征将数据集划分为两个子集来实现异常值检测。与其他决策树算法不同的是,孤立森林算法并不是用来预测目标变量的值的...