<div dir="ltr">Lots of great suggestions on how to model your problem.  But this might be the kind of problem where you seriously ask how hard it would be to gather more data.  </div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Aug 4, 2016 at 2:17 PM, Amita Misra <span dir="ltr"><<a href="mailto:amisra2@ucsc.edu" target="_blank">amisra2@ucsc.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi,<br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div><div><br></div><div>I am currently exploring the problem of speed bump detection using accelerometer time series data.<br></div>I have extracted some features based on mean, std deviation etc  within a time window.<br><br></div>Since the dataset is highly skewed ( I have just 5  positive samples for every > 300 samples)<br></div>I was looking into <br><br>One ClassSVM <br>covariance.EllipticEnvelope<br>sklearn.ensemble.<wbr>IsolationForest<br><p>but I am not sure how to use them. <br></p><p>What I get from docs<br></p>separate the positive examples and train using only negative examples<br><pre><span>clf</span><span>.</span><span>fit</span><span>(</span><span>X_train</span><span>)</span></pre>and then<br>predict the positive examples using<br>clf.predict(X_test)<br><br></div><br>I am not sure what is then the role of positive examples in my training dataset or how can I use them to improve my classifier so that I can predict better on new samples.<br><br><br></div><div>Can we do something like Cross validation to learn the parameters as in normal binary SVM classification<br></div><br></div>Thanks,?<br></div>Amita<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><div><div><div><br><div><div><div><div><div><div data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Amita Misra<div><div>Graduate Student Researcher</div><div>Natural Language and Dialogue Systems Lab</div><div>Baskin School of Engineering</div><div>University of California Santa Cruz</div></div></div><div><br></div></div></div>
</div></div></div></div></div></div></div></div></font></span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<br></font></span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br clear="all"><br>-- <br><div data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Amita Misra<div><div>Graduate Student Researcher</div><div>Natural Language and Dialogue Systems Lab</div><div>Baskin School of Engineering</div><div>University of California Santa Cruz</div></div></div><div><br></div></div></div>
</font></span></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="mailto:scikit-learn@python.org">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/<wbr>mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>