Python 机器学习-使用算法检查文档是否有效

我是机器学习新手。我需要预测文件是否有效。这里我只有10000份有效文件（没有任何无效文件）。我看到了一些ex算法：NaiveByes、SVM等。。这里的概念是训练模型，我们必须提供两种类型的文档（有效和无效），然后它只能通过比较两种训练文档来预测文档

---

是否有任何流程或算法，使用此流程或算法，我们可以通过仅使用有效文档来表示文档有效或无效（可能以百分比表示，例如：40%有效和60%无效）？

一种方法是使用一类分类。在机器学习中，一类分类（OCC）尝试 通过从中学习来识别特定类的对象 仅包含该类对象的训练集。这个 OCC中的任务是围绕 正（目标）类，以便它接受尽可能多的对象 可能来自积极类，同时最小化机会 接受负面（离群值）对象的方法。这是一对一

---

分类，其余部分在培训期间未观察到。在您的情况下，模型将学习对有效文档进行分类和标识，其余为无效文档。

您应该在此处提出问题：