我是机器学习的新手，希望通过几个分类器来运行训练/测试数据集，但我遇到的问题是我的数据只有一个标签（合法，目前设置为int，因此1表示合法，0表示不合法。理想情况下，我正在寻找一个仅使用一个标签运行的分类器，如果某些东西属于该标签，则确认或拒绝，而无需指定第二个标签或类。
非常感谢任何帮助！
非常感谢。
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缺乏负面例子并不能使这种一元分类;没有这样的建模，因为一类没有歧视，因此不会从数据集中获得新的信息。
正如您所指出的，有两类：合法与否。这是二进制文件。使用您研究中的任何二元分类器，它只能从正数据中获得边界。例如，所谓的＆＃34;一流＆＃34; SVM就是这样一个分类器。