代价敏感学习
代价敏感学习是指为不同类别的样本提供不同的权重，从而让机器学习模型进行学习的一种方法。 在通常的学习任务中，所有样本的权重一般都是相等的，但是在某些特定的任务中也可以为样本设置不同的权重。比如风控或者入侵检测，这两类任务都具有严重的数据不平衡问题，例如风控模型，将一个坏用户分类为好用户所造成的损失 ...
原文：代价敏感的学习方法
代价敏感的学习方法是机器学习领域中的一种新方法，它主要考虑在分类中，当不同的分类错误会导致不同的惩罚力度时如何训练分类器。例如在医疗中， 将病人误诊为健康人的代价 与 将健康人误诊为病人的代价 不同 在金融信用卡盗用检测中， 将盗用误认为正常使用的代价 与将 正常使用误认为盗用的代价 也不同。通常，不同的代价被表示成为一个N N的矩阵Cost中，其中N 是类别的个数。Cost i, j 表示将一个 ...
2021-03-20 15:03 0 375 推荐指数：
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