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    相似的组件

    One-Class SVM异常检测 (OcsvmModelOutlier)

    Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.outlier.OcsvmModelOutlier

    Python 类名：OcsvmModelOutlier

    功能介绍

    • 与传统SVM不同的是，one-class SVM是一种非监督的学习算法，经常被用来做异常点检测。在该算法的训练集中只有一类positive（或者negative）的数据，而没有（或存在极少量）另外一类，通常称其为异常点。该算法需要学习（learn）的就是边界（boundary），而不是最大间隔（maximum margin），通过边界对异常点进行预测。

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
    predictionCol 预测结果列名 预测结果列名 String ✓
    coef0 Kernel函数的相关参数coef0 Kernel函数的相关参数，只有在POLY和SIGMOID时起作用。 Double 0.0
    degree 多项式阶数 多项式的阶数，默认2 Integer x >= 1 2
    eps 收敛阈值 迭代算法的收敛阈值 Double 0.001
    featureCols 特征列名数组 特征列名数组，默认全选 String[] 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] null
    gamma Kernel函数的相关参数gamma Kernel函数的相关参数，只在 RBF, POLY 和 SIGMOID 时起作用. 如果不设置默认取 1/d，d为特征维度. Double -1.0
    kernelType 核函数类型 核函数类型，可取为“RBF”，“POLY”，“SIGMOID”，“LINEAR” String “RBF”, “POLY”, “SIGMOID”, “LINEAR” “RBF”
    modelFilePath 模型的文件路径 模型的文件路径 String null
    nu 异常点比例上界参数nu 该参数取值范围是(0,1)，该值与支持向量的数目正向相关。 Double 0.001
    outlierThreshold 异常评分阈值 只有评分大于该阈值才会被认为是异常点 Double
    overwriteSink 是否覆写已有数据 是否覆写已有数据 Boolean false
    predictionDetailCol 预测详细信息列名 预测详细信息列名 String
    reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
    tensorCol tensor列 tensor列 String 所选列类型为 [BOOL_TENSOR, BYTE_TENSOR, DOUBLE_TENSOR, FLOAT_TENSOR, INT_TENSOR, LONG_TENSOR, STRING, STRING_TENSOR, TENSOR, UBYTE_TENSOR] null
    vectorCol 向量列名 向量列对应的列名，默认值是null String 所选列类型为 [DENSE_VECTOR, SPARSE_VECTOR, STRING, VECTOR] null
    numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1
    modelStreamFilePath 模型流的文件路径 模型流的文件路径 String null
    modelStreamScanInterval 扫描模型路径的时间间隔 描模型路径的时间间隔，单位秒 Integer 10
    modelStreamStartTime 模型流的起始时间 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s) String null