用于停车应用的一流SVM

时间:2015-03-02 09:07:04

标签: scikit-learn svm

我在scikit中使用一流的SVM - 学习如何使用10个停车位对停车应用程序做出一些预测。我使用的功能的一个示例是:小时,停放在插槽1中的汽车数量,停放在插槽2中的汽车数量,......,停放在插槽10中的汽车数量。 然后,使用SVM我想要的是知道系统是否存在问题,并且在全球范围内有几个小时的时隙正在接收不正常数量的汽车。 因此,功能小时'很重要,因为一天中的几个小时,老虎机定期收到比其他小时更多的汽车。那么,在4h几乎没有汽车的情况下,这是正常现象,在18h是不正常的。

我想为这个问题训练一个单一的SVM。然而,由于在大多数时间里有很多停车场,所以几乎没有汽车的时间被检测为异常值,而不是检测小时和停放在插槽中的汽车之间是否没有连贯性。

我应该如何训练一流的SVM?小时应该是一个特色吗?或者我应该每小时训练24个一级SVM?

提前致谢!

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