不同无监督学习算法的比较

Question

我正在做一个关于二进制分类的项目，我必须测试几种无监督的学习算法，比如：Isolation Forest、OneClassSVM、Local Outlier Factor和Elliptic Envelope。在用这些模型进行拟合和预测之后，我得到了新的二进制标签。在1000个数据点中：Isolation Forest、Local Outlier Factor和Elliptic Envelope预测只有10个点属于1类，其余属于0类；另一方面，OneClassSVM预测872个点属于类1，其余属于类0

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