Einklassifikator

Ein One-Class-Klassifikator ist ein Typ von Maschinenlearning-Modell, der sich darauf konzentriert, die Merkmalsrepräsentation einer einzelnen Datenkategorie zu lernen, um neue Proben, die dieser Kategorie angehören, von Ausreißern zu unterscheiden. Sein primäres Ziel ist es, eine effektive Grenze zu definieren, die die Zielkategorie beschreibt und damit die Erkennung von Anomalien ermöglicht. In Szenarien, bei denen es an etikettierten Daten mangelt oder nicht ausreichend etikettierte Daten vorliegen, haben One-Class-Klassifikatoren einen bedeutenden Anwendungswert und werden in Bereichen wie Anomalieerkennung, Entdeckung neuer Klassen und anderen Feldern eingesetzt. Durch das Lernen der Verteilung von normalen Daten kann dieses Modell in Anwendungen wie der Erkennung von Finanzbetrug, Cybersicherheit und medizinischer Diagnostik eine wichtige Rolle spielen.