SVM Bayesiana de Classe Única

A SVM bayesiana de classe única combina a SVM clássica de classe única — que aprende um limite apertado em torno de exemplos de treinamento normais — com inferência bayesiana para produzir estimativas de probabilidade calibradas de anomalia, em vez de apenas um sinal binário. Isso permite a quantificação da incerteza sobre a decisão de novidade, tornando a abordagem mais adequada quando ações subsequentes dependem da confiança do modelo de que uma nova observação é anômala.