SVM Bayesiano de una clase

El SVM bayesiano de una clase combina la máquina de vectores de soporte clásica de una clase — que aprende un límite ajustado alrededor de ejemplos de entrenamiento normales — con inferencia bayesiana para producir estimaciones de probabilidad calibradas de anomalía, en lugar de solo una marca binaria. Esto permite la cuantificación de la incertidumbre sobre la decisión de novedad, haciendo que el enfoque sea más adecuado cuando las acciones posteriores dependen de la confianza del modelo en que una nueva observación es anómala.