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我有一个特定领域的数据集(比如体育 - 1 类)。我想做的是，当我向分类器/聚类器提供网页时，我想要得到结果，无论该实例(网页)是否与体育相关。
除了 LibSVM(包装器)之外，weka 中的大多数分类器都无法处理一元类数据集。我用 LibSVM 做了一些测试，但问题是在对不相关的数据集进行测试时，即使实例是空的，我也对所有数据集进行了正确分类!有什么建议吗？
如果我在这里使用余弦相似度度量会怎样？
最佳答案
你看过这个帖子吗unary class text classification in weka?和这篇文章https://list.scms.waikato.ac.nz/mailman/htdig/wekalist/2007-October/011631.html ？
我假设您的意思是，当您针对另一个非“体育”数据集运行分类器时，它会得到错误分类的结果(即误报)，例如“这就是体育”。
您确定您的数据集只包含一个类吗？您是否确保数据集不包含任何空实例？ (别 mock ，我以前也遇到过这种情况)。
在前面提到的线程的评论中，有一个关于调整 SVM 的 PDF 链接:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf - 我想说 SVM 比其他常见分类器要难一些。
作为替代方案，你不能将问题切换到二元分类吗？获得好的结果要容易得多，对于大多数问题，有很多不属于该类的例子，例如体育网站与搞笑图片网站、编程网站等......
PS:您可以使用其他算法进行异常值检测:http://en.wikipedia.org/wiki/Outlier_detection
关于machine-learning - 当数据集仅包含一类实例时，机器学习应使用什么方法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10572466/
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