Einklassen-Klassifizierung

One-Class Classification (OCC) ist ein Klassifikationsalgorithmus, der speziell für Szenarien entwickelt wurde, in denen Negative-Klassen-Daten fehlen, unterrepräsentiert sind oder unklar. Sein primäres Ziel ist es, ausschließlich von positiven Klassenbeispielen zu lernen und eine Klassifikationsgrenze zu definieren, die Normalfälle von potenziellen Anomalien oder neuen Mustern zuverlässig unterscheiden kann. OCC hat erhebliche Anwendungspotenziale in der Anomaliedetektion und Konzeptlernen, indem es unbekannte abnorme Muster effektiv identifiziert und die Robustheit und Sicherheit von Systemen erhöht.