Svm予測のデフォルト値Scikitlearn

Question

私はSVM分類にscikitlearnを使用しています。

指定されたテスト項目がトレーニングセット項目のいずれとも一致しない場合、つまり距離が非常に大きい場合にデフォルト値を返す分類器が必要です。それは可能ですか？

例については

のは、私のトレーニング・セットが

X= [[0.5,0.5,2],[4, 4,16],[16, 16,64]] 

であると私はトレーニングに

clf = svm.SVC() 
clf.fit(X, y) 

を実行し

y=[0,1,2] 

にラベルを付けましょうその後、私は予測

clf.predict([-100,-100,-200]) 

は、今、私たちは[-100,-100,-200]が離れすぎてトレーニングのいずれかからであるテスト項目を見ることができるように、この場合には予​​測はこのアイテム[16, 16,64]ある[2]をもたらすだろう、そこにある実行とにかくそれが何かを返すようにする（トレーニングセットからではない）？

Answer 1

大きな値のラベルを作成してトレーニングセットに追加できると思います。

X= [[0.5,0.5,2],[4, 4,16],[16, 16,64],[-100,-100,200]] 
Y=[0,1,2,100] 

としてください。

SVMは教師あり学習であるため、 'OUTPUT'を指定する必要があります。 'OUTPUT'について確信が持てない場合は、監視されていないクラスタリング（kmeansなど）をいくつか行い、可能な「出力」がどれほど多いか大まかに考えてください。