SVM de Uma Classe Semissupervisionado

O SVM de Uma Classe Semissupervisionado estende o detector de anomalias clássico SVM de Uma Classe ao incorporar observações não rotuladas juntamente com um pequeno conjunto de exemplos normais conhecidos. Os dados não rotulados ajudam o modelo a aprender um limite de decisão mais preciso e informativo no espaço de características, reduzindo falsos positivos e melhorando o recall de anomalias em comparação com a linha de base puramente não supervisionada.