one-class-svm用交叉验证计算roc曲线和auc

对于一个只有一类样本的数据集，可以使用单类支持向量机（One-Class SVM）进行异常检测。在使用交叉验证计算 ROC 曲线和 AUC 时，需要将数据集分为训练集和测试集。

具体步骤如下：

1. 将数据集分为训练集和测试集，比如 80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试。

2. 在训练集上使用 One-Class SVM 进行训练。

3. 在测试集上使用训练好的 One-Class SVM 进行预测，并得到每个样本的预测得分。

4. 根据预测得分对测试集样本进行排序，并按照得分从高到低逐个将样本作为正例，其他样本作为负例，计算不同阈值下的真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）。

5. 根据真正率和假正率绘制 ROC 曲线，并计算 AUC。

需要注意的是，在使用 One-Class SVM 进行异常检测时，要根据实际情况选择合适的核函数和超参数，并进行调参。同时，由于数据集只有一类样本，因此需要对正例样本进行重复采样或合成负例样本来保证训练的有效性。