python sklearn : oneclassSVM never converges

Question

我目前在训练 svm.OneClassSVM 时遇到问题.

我将问题简化为最小示例:

from sklearn import svm
import pandas as pd
X_train = pd.read_csv("occ_data.csv")
clf = svm.OneClassSVM(nu=0.1, kernel='rbf', gamma=0.01, 
                      random_state=42, tol = 0.1)
clf.fit(X_train.as_matrix())

可以得到数据集from github.com .其他内核(例如 'rbf')没有帮助。

非常感谢任何有关原因和/或解决方法的想法。谢谢。

我在使用 Anaconda 4.3.1(64 位)发行版的 Python Python 3.6.0。

Answer 1

数据必须在 SVM 之前缩放:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train = pd.read_csv("occ_data.csv")
clf = svm.OneClassSVM(nu=0.1, kernel='rbf', gamma=0.01, 
                      random_state=42, tol = 0.1)
scl = StandardScaler()
clf.fit(scl.fit_transform(X_train.as_matrix()))