Одноклассовая классификация

Иногда в наличии имеются только данные одного класса и нужно обучить модель, которая будет отличать данные этого класса от всех остальных данных.

Одноклассовая классификация, также известная как унарная классификация, или моделирование класса, решает задачу идентификации объектов определённого класса среди всех объектов через обучение на наборе, содержащем только объекты этого класса. Эта задача сложнее и отличается от традиционной задачи классификации, целью которой является выявление различий между двумя или более классами с помощью обучающего набора, содержащего объекты всех классов. Типичным примером задачи одноклассовой классификации может служить классификация допустимого трафика в защищённой компьютерной сети. В этом сценарии обычно имеется очень немного примеров трафика, порождаемого атакующим злоумышленником, если такие примеры вообще есть. Зато примеров допустимого трафика часто сколько угодно. Алгоритмы обучения одноклассовой классификации используются для обнаружения выбросов, аномалий и новых данных.