一クラス分類

一クラス分類（One-Class Classification: OCC）は、ネガティブクラスのデータが欠落している、サンプリングが不十分である、または不明瞭な状況を扱うために特別に設計された分類アルゴリズムです。主な目的は、ポジティブクラスのサンプルのみから学習し、正常なインスタンスと潜在的な異常や新しいパターンを正確に区別できる分類境界を確立することです。OCCは、異常検出や概念学習において重要な応用価値を持ち、未見の異常パターンを効果的に識別し、システムの堅牢性とセキュリティを向上させます。