One-Class SVM
정상 데이터 주위에 경계를 학습하는 SVM 기반 이상 탐지입니다. SVM-based novelty detection learning a boundary around normal data.모델 유형
- 카테고리:
anomaly-detection - 라이브러리:
sklearn
핵심 학습 포인트
- 데이터 분포와 모델 가정을 함께 확인합니다.
- 하이퍼파라미터 변화가 결정 경계/예측값에 미치는 영향을 확인합니다.
- 검증셋 기준으로 일반화 성능을 확인합니다.
주요 하이퍼파라미터
| 키 | UI 라벨 | 타입 | 기본값 |
|---|---|---|---|
nu | Nu (ν) | slider | 0.1 |
kernel | Kernel | select | 'rbf' |
실습 및 공식 문서
- ML Visual LAB: /anomaly-detection/one-class-svm
- 공식 문서: Stable 문서
- 공식 API 인덱스: 바로가기