ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه قابل توضیح
ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه قابل توضیح (Explainable One-Class SVM) آشکارساز ناهنجاری کلاسیک ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه (One-Class Support Vector Machine) را که بدون نیاز به ناهنجاریهای برچسبدار، مرز محکمی را در اطراف دادههای عادی یاد میگیرد، با روشهای توضیحپذیری پس از وقوع (post-hoc) مانند SHAP یا LIME جفت میکند تا مشخص شود کدام ویژگیها باعث امتیازدهی هر نوآوری یا ناهنجاری میشوند و مرز تصمیمگیری غیرشفاف را به یک سیگنال قابل حسابرسی و قابل انتساب به ویژگی تبدیل میکند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Schölkopf, B., Williamson, R., Smola, A., Shawe-Taylor, J., & Platt, J. (1999). Support vector method for novelty detection. Advances in Neural Information Processing Systems, 12, 582–588. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/explainable-one-class-svm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تشخیص ناهنجاری با خودرمزگذاریادگیری ماشین↔ compare
- جنگل ایزوله (Isolation Forest)یادگیری ماشین↔ compare
- عامل دورافتادگی محلی (LOF)یادگیری ماشین↔ compare
- ماشین بردار پشتیبان تک کلاسهیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →