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半教師ありワンクラスSVM
半教師ありワンクラスSVMは、少数の既知の正常な例に加えてラベルなしの観測を取り込むことで、従来のワンクラスSVM異常検出器を拡張したものです。ラベルなしデータは、モデルが特徴空間内でよりタイトで情報量の多い決定境界を学習するのに役立ち、完全に教師なしのベースラインと比較して偽陽性を減らし、異常検出率を向上させます。
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出典
- Munoz, A. & Muruzabal, J. (2004). Self-Organising Maps for Outlier Detection. Neurocomputing, 58–60, 953–956. link ↗
- Scholkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001). Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13(7), 1443–1471. DOI: 10.1162/089976601750264965 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/semi-supervised-one-class-svm
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