Descripción: El SVM de una clase, o Máquina de Vectores de Soporte de una clase, es un enfoque específico dentro del aprendizaje automático que se utiliza principalmente para la detección de anomalías. A diferencia de los modelos de clasificación tradicionales que requieren múltiples clases para el entrenamiento, el SVM de una clase se entrena utilizando solo ejemplos de una clase particular, lo que lo hace ideal para situaciones donde los datos de la clase positiva son abundantes, pero los datos de la clase negativa son escasos o inexistentes. Este método crea un modelo que intenta aprender la distribución de la clase conocida y, a partir de ahí, identifica cualquier dato que se desvíe significativamente de esta distribución como una anomalía. Las características principales de este enfoque incluyen su capacidad para manejar datos no balanceados y su robustez frente a ruidos en los datos. Además, el SVM de una clase utiliza un margen que maximiza la distancia entre los puntos de datos de la clase positiva y el límite de decisión, lo que permite una mejor generalización en la detección de anomalías. Su relevancia radica en su aplicación en diversas áreas, como la detección de fraudes, la monitorización de sistemas y la identificación de fallos en procesos industriales, donde la identificación de comportamientos inusuales es crucial para la seguridad y la eficiencia.
