机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题
Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一，另一个是SVM支持向量机；机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理；另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案，这个问题在面试中也经常被提到，比如信用卡数据集中，失信的是少数，5：10000的情况下怎么准确分类 ...
原文：机器学习——非均衡分类问题
在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死 如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错杀一只昂贵的动物，一个代价是继续喂养，很明显这两个代价是不一样的。 性能度量 衡量模型泛化能力的评价标 ...
2016-12-19 17:24 0 1399 推荐指数：
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