One-class SVM算法对Letter Recognition数据集进行异常值检测，给个代码。

One-class SVM算法是一种异常值检测算法，它只需要正常样本的数据来训练模型，然后用训练出的模型来判断新样本是否为异常样本。

下面是一个使用One-class SVM对Letter Recognition数据集进行异常值检测的Python代码示例:

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载Letter Recognition数据集
X, y = fetch_openml('letter', version=1, return_X_y=True)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练One-class SVM模型
clf = svm.OneClassSVM(kernel='rbf', gamma='auto')
clf.fit(X_train)

# 使用模型对测试集进行异常值检测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 统计预测结果
n_error_train = y_pred[y_pred == -1].size
print("Number of errors: %d" % (n_error_train))

其中，'letter' 为数据集名称，X_train是训练集，X_test是测试集，clf是训练出来的模型，y_pred是预测结果。