例如，我已经在每加仑英里数、马力和价格上训练了我的单类SVM：

(19.5, 140.0, 32000)
(24.1, 200.0, 40000)
(15.2, 101.2, 45000)

当我输入：
(23.3, 105.2, 1000000)

它被正确识别为异常值。但我还对为什么它是异常值感兴趣。有什么方法可以让SVM告诉我价格太高了吗？

回答：

如果你使用的是非线性单类SVM（线性单类SVM实际上没有意义），那么简短的回答是否定的。单类SVM中的异常值检测并不是一套简单的规则“特征x必须在A和B之间”。它是基于估计数据集的边界，因此唯一有效的回答是“这是异常值，因为在所使用的核函数诱导的度量中，到边界的距离是A，而在训练过程中发现的可接受距离是B”。

特别是，这意味着决策是高度非线性的，因此（23.3, 105.2, 1000000）可能是异常值，（23.3, 105.2, 999999）是正常值，而（23.3, 105.2, 999998）再次成为异常值，（23.3, 105.2, 999997）再次成为正常值（显然，这取决于不同的训练集）。