僅用於一個標籤的Python機器學習分類器

我是機器學習的新手，希望通過幾個分類器來運行訓練/測試數據集，但是我遇到的問題是我的數據只有一個標籤（合法，目前設置爲1，合法，0代表不合法）。理想情況下，我正在尋找一個只用一個標籤運行的分類器，如果某物落入該標籤中，可以確認或否認，而無需指定第二個標籤或類。僅用於一個標籤的Python機器學習分類器

任何幫助將不勝感激！

非常感謝。

來源

2017-04-21 Alan Mills

合法/不合法是一種二元分類。你有兩個標籤。不太確定我是否在這裏遵循這個問題。 – SuperSaiyan

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@Prune，非常感謝。我根本不知道這是一個二元分類問題/問題（這是我還沒有聽說過的領域）。我現在就來看看。感謝您的高舉。 –

缺乏負面的例子並沒有使這種一元分類;沒有這樣的建模，因爲一類沒有歧視，因此不會從數據集中獲取新的信息。

正如您已經指出的那樣，有兩個類：合法與否。這是二元的。使用您的研究中的任何二進制分類器，只能從正數據導出邊界。例如，所謂的「一類」SVM就是這樣一種分類器。

來源

2017-04-21 00:29:29 Prune

僅用於一個標籤的Python機器學習分類器

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