我是机器学习的新手，正在尝试将训练/测试数据集通过几个分类器运行，但我遇到的问题是我的数据只有一个标签（合法，目前设置为整数，合法为1，非法为0）。我理想的目标是找到一个只使用一个标签的分类器，并且能够确认或否认某事物是否属于该标签，而无需指定第二个标签或类别。

任何帮助将不胜感激！

非常感谢。

回答：

缺乏负面示例并不构成单一分类；不存在这种建模，因为单类别没有区分性，因此无法从数据集中获得新信息。

正如你所指出的，有两个类别：合法和非法。这是二元的。使用你研究中任何能够仅从正面数据中得出边界的二元分类器。例如，所谓的“单类”SVM就是这样一种分类器。