SVM univarié bayésien

Le SVM univarié bayésien combine le classificateur univarié classique — qui apprend une frontière étroite autour des exemples d'entraînement normaux — avec l'inférence bayésienne pour produire des estimations de probabilité calibrées d'anomalie, plutôt qu'un simple indicateur binaire. Cela permet une quantification de l'incertitude sur la décision de nouveauté, rendant l'approche plus adaptée lorsque les actions en aval dépendent de la confiance du modèle quant à la nature anormale d'une nouvelle observation.