小编Chè*_*vis的帖子

我正在尝试通过Python scikit-learn 使用隔离林算法。

我不明白为什么我必须生成集合X_test和X_outliers，因为当我获取数据时，我不知道其中是否存在离群值。但这也许只是一个例子，我不必为每种情况生成和填充该集合。我认为隔离林不必清洁X_train（没有异常值）。

我是否误解了算法？我是否必须使用其他算法（我曾考虑过一类SVM，但它X_train必须尽可能干净）？

隔离林算法是无监督算法还是有监督算法（如随机森林算法）？

我似乎是一个非常愚蠢的问题,因为Joda-Time易于使用,没有关于如何在其用户指南中使用它的解释(我在网上找不到有用的答案).

我尝试使用Joda-Time的方法,它可以计算两个日期之间的持续时间.我必须将当前日期与其他日期进行比较.

我不能使用,LocalDateTime因为该类不存在(所以我创建它),但我看到"持续时间"需要ReadableDuration在类中实现,但这个接口也不存在...

我试着写:

DateTime dt = new DateTime(juDate);

和

public class LocalDateTime implements ReadableDuration{

    public LocalDateTime() {
    }
}

我依靠Maven安装了Joda-Time ,我有2.9.1版本.

<dependency>
        <groupId>joda-time</groupId>
        <artifactId>joda-time</artifactId>
        <version>2.9.1</version>
</dependency>

你能解释一下新手怎么办吗？

我正在尝试使用Python scikit-learn的单类SVM.但我不明白什么是不同的变量X_outliers,n_error_train,n_error_test,n_error_outliers,等,这些都是在这个地址.为什么X随机选择并且不是数据集的一部分？

Scikit-learn"文档"对我帮助不大.另外,我在互联网上发现了很少的例子

我是否可以使用One-Class SVM进行离群检测,如果数据量很少,并且我不知道我的训练集中是否存在异常？

一类SVM是无监督异常检测(这里)

一类SVM不是异常检测方法,而是一种新颖性检测方法(这里)

这可能吗？