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python - [scikit 学习] : Anomaly Detection - Alternative for OneClassSVM

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 21:01:16 24 4
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我已经从 sklearn-framework 中为文本分类实现了 LinearSVC 和 SVC。我正在使用 TfidfVectorizer 来获取由两个不同类(良性数据和恶意数据)组成的输入数据的稀疏表示。这部分工作得很好,但现在我想通过使用 OneClassSVM 分类器和训练只有一个类的模型(异常值检测......)来实现某种异常检测。不幸的是,它不适用于稀疏数据。一些开发人员正在开发补丁 (https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/1586),但存在一些错误,因此尚无使用 OneClassSVM 实现的解决方案。

sklearn-framework 中还有其他方法可以做类似的事情吗?我正在查看示例,但似乎没有合适的。

谢谢!

最佳答案

有点晚了,但万一其他人正在寻找这方面的信息...这里有一个用于 sklearn 的第三方异常检测模块: http://www.cit.mak.ac.ug/staff/jquinn/software/lsanomaly.html ,基于最小二乘法。它应该是 OneClassSVM 的插件替代品。

关于python - [scikit 学习] : Anomaly Detection - Alternative for OneClassSVM,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18970171/

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