one class svm评价指标

在使用 One-Class SVM 进行异常检测时，常用的评价指标包括：

1. 精确度（Precision）：即异常样本被正确检测出的比例，它是真阳性（TP）与假阳性（FP）的比值。

$Precision = \frac{TP}{TP+FP}$

2. 召回率（Recall）：即所有的异常样本中被检测出来的比例，它是真阳性（TP）与假阴性（FN）的比值。

$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$

3. F1 分数（F1 Score）：是精确度和召回率的加权平均值，它是精确度和召回率的调和平均数。

$F1\ Score = 2\cdot\frac{Precision\cdot Recall}{Precision+Recall}$

4. ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）：ROC 曲线是以 TP 率（真阳性率）为纵坐标，以 FP 率（假阳性率）为横坐标的曲线，可以通过调节分类器的阈值来得到不同的 ROC 曲线。

5. AUC 值（Area Under the Curve）：ROC 曲线下的面积，AUC 值越大，说明分类器的性能越好。

相关问题

如何把下面这段函数改成交叉验证：def obj3(x): nu = x[0] gamma = x[1] clf = svm.OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(X_train) pre = clf.predict(X1) pre = np.asarray(pre)+2 v = 1 if nu > 0.5 else -1 y_test = [v] * len(X1) y_test = np.asarray(y_test)+2 acc = accuracy_score(y_test, pre) return acc

下面是将该函数改为交叉验证的示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
from sklearn.svm import OneClassSVM
import numpy as np

def obj3(x):
    nu = x[0]
    gamma = x[1]
    clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu)
    acc_scorer = make_scorer(accuracy_score, greater_is_better=True)
    acc = cross_val_score(clf, X=X_train, y=np.ones(len(X_train)), cv=5, scoring=acc_scorer)
    return np.mean(acc)

在这个示例中，使用了交叉验证函数 `cross_val_score`，其中 `cv=5` 表示使用 5 折交叉验证，`scoring=acc_scorer` 表示使用准确率作为评价指标。同时，为了方便计算，也将训练集的标签都设置为 1。