当我在机器学习中只有积极的数据使用情况时，如何分类？

Question

我的问题是，当我们有一组仅与数据的正面用例相关的数据时，我们可以对其进行分类吗？

我知道这是混乱的，让我这么说吧，说..

在一个分类，我们其中A设置的利好数据A和B来训练它和B是负数据组。但是在这里，我只有我的行为/用例的肯定数据集，并且无法检索负数据集。

我可以使用机器学习来分类即将到来的数据是否为正数？

如果是，哪个分类器可以用来完成我的工作？

基于红宝石的解决方案是首选。

感谢。

Answer 1

可能是One Class Learning using Support Vector Machines会帮到你。但是这些类型的ML算法在应用时有很多限制。