一クラス分類器

一クラス分類器は、特定のデータカテゴリの特徴表現を学習し、新しいサンプルがそのカテゴリに属するか異常値であるかを識別する機械学習モデルの一種です。主な目的は、対象カテゴリを記述する効果的な境界を確立することにより、異常検出を可能にすることです。ラベル付きデータが不足している場合や存在しない場合でも、一クラス分類器は重要な応用価値を持ち、異常検出や新規クラス発見などの分野で広く使用されています。正常データの分布を学習することで、このモデルは金融詐欺検出、サイバーセキュリティ、医療診断などのアプリケーションで重要な役割を果たします。