python - 不同无监督学习算法之间的比较

Question

我正在做一个关于二进制分类的项目，我必须在其中测试几种无监督学习算法，例如：Isolation Forest、OneClassSVM和. 在使用这些模型进行拟合和预测后，我得到了新的二进制标签。在 1000 个数据点中：，仅预测 10 个点属于第 1 类，其余的属于第 0 类；另一方面，预测 872 个点属于 1 类，其余属于 0 类。Local Outlier FactorElliptic EnvelopeIsolation ForestLocal Outlier FactorElliptic EnvelopeOneClassSVM

我想知道：

1. 这些结果有多可靠？

2. 我如何衡量哪种算法在预测方面做得最好？

标签： pythonscikit-learnmetricsunsupervised-learning