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def oneClassSVM(X_train, X_test):
print("One class SVM")
# Appel de la fonction/classe(?) OneClassSVM()
clf = svm.OneClassSVM()
# Création du modèle
clf.fit(X_train)
# Traitement des données de X_test
y_pred_test = clf.predict(X_test)
print("Affichage")
# Là, je ne comprends pas trop jusquà la fin
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 88), np.linspace(-1, 50))
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.title("Isolation forest")
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Blues_r)
b = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='black')
plt.show() |
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