Python Machine 1つのラベルの分類器を学習する

Question

機械学習に慣れていて、いくつかの分類器を使ってトレーニング/テストデータセットを実行するのは新しいですが、問題は、データにラベルが1つしかないことです（正当なのは、現在、合法的には1、そうでない場合は0に設定されています）。理想的には、1つのラベルだけを実行し、何かがそのラベルに該当するかどうかを確認または拒否するために、2番目のラベルまたはクラスを指定する必要がない分類子を探しています。

ご協力いただければ幸いです！

多くのありがとうございます。

Answer 1

否定的な例がない場合、この単項式の分類は行われません。そのようなモデリングはありません。これは、一クラスに差別がないため、データセットから新しい情報が得られないためです。

あなたが指摘したように、正当なものと正当なものの2つのクラスがあります。それはバイナリです。あなたの研究のバイナリクラシファイアを使用して、肯定的なデータのみから境界を派生させることができます。例えば、いわゆる「ワンクラス」SVMはそのような分類子の1つである。