【问题标题】:OneClassSVM for binary classification用于二进制分类的 OneClassSVM
【发布时间】:2020-02-18 20:53:26
【问题描述】:

我正在使用 OneClassSVM 来解决二元分类问题。我有一个数据集,其中目标变量标记为 0 或 1。我不知道 OneClassSVM 是否可用于二分类或多分类问题,但是当我尝试预测时,我得到以下信息: y_true:

[0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1
 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1
 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1
 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1]

y_pred:

[-1  1  1  1 -1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1  1  1  1  1  1  1 -1  1  1
  1  1 -1  1  1  1  1  1  1 -1  1  1  1  1 -1  1  1  1  1  1 -1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 

y_pred中有很多 -1 值,我假设这些是模型试图预测类 0 但无法预测的实例?

主要问题: OneClassSVM 可以用于二分类吗?

【问题讨论】:

    标签: python-3.x scikit-learn svm multiclass-classification


    【解决方案1】:

    下面的链接解释得很好:

    https://stats.stackexchange.com/questions/99162/what-is-one-class-svm-and-how-does-it-work

    总而言之,如果您的任务是简单地执行二进制分类,您应该使用sklearn.svm.SVC

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      您的输出不是 1 和 0,而是 1 和 -1。

      【讨论】:

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