> ML_ALGORITHM // ONE-CLASS-SVM_v1.0
Tek Sınıflı Destek Vektör Makinesi (OC-SVM)
Normal verileri kapsayan bir karar sınırı öğrenirken dışındaki her şeyi anomali olarak değerlendiren yenilik tespiti destek vektör yöntemi.
Support Vector Methodsclassical-unsupervisedblack-boxmedium (1k-100k)
Tüm Algoritmalara DönHesaplama Karmaşıklığı
Eğitim (Training):O(n^2 * p) to O(n^3)
Çıkarım (Inference):O(support_vectors * p)
Donanım Karakteristiği
CPU Uygunluğu:Evet
GPU Zorunluluğu:Hayır
Bellek Ayak İzi:moderate
Açıklanabilirlik ve Veri
Açıklanabilirlik Düzeyi:black-box
Eğitim Verisi İhtiyacı:medium (1k-100k)
Açıklanabilirlik Değerlendirmesi
Kararlar bir başlangıç düzlemine olan yüksek boyutlu çekirdek mesafeleri tarafından belirlenir.
Uygun Görevler ve Desteklenen Modaliteler
Uygun Görevler:
anomaly detectionnovelty detection
Desteklenen Modaliteler:
tabularembeddings
Uygulayıcı Kütüphaneler
Temel Literatür & Yayınlar
Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- RBF gamma parametresini çok yüksek ayarlamak, her eğitim noktasını izole bir balona hapseden aşırı uyumlu bir sınır oluşturur