機器學習：模型評估與選擇：性能度量——代價敏感錯誤率與代價曲線
代價敏感錯誤率 代價曲線 ...
原文：《機器學習Python實現_08_代價敏感學習_添加sample_weight支持》
簡介 這一節主要是為模型打補丁，在這之前筆者已經介紹並實現了幾種典型的機器學習模型，比如線性回歸 logistic回歸 最大熵 感知機 svm等，但目前它們都有一個共性，那就是構造的損失函數對每個樣本都是 一視同仁 的，即每個樣本在損失函數中權重都是一樣的，為了方便，可以將它們的損失函數做如下抽象： L w,x,y sum i Nl w,x i,y i 這里 L cdot 表示整體的損失函數， l ...
2020-05-24 23:41 0 1137 推薦指數：
相關推薦
代價敏感學習
代價敏感學習是指為不同類別的樣本提供不同的權重，從而讓機器學習模型進行學習的一種方法。 在通常的學習任務中，所有樣本的權重一般都是相等的，但是在某些特定的任務中也可以為樣本設置不同的權重。比如風控或者入侵檢測，這兩類任務都具有嚴重的數據不平衡問題，例如風控模型，將一個壞用戶分類為好用戶所造成的損失 ...
代價敏感的學習方法
代價敏感的學習方法是機器學習領域中的一種新方法，它主要考慮在分類中，當不同的分類錯誤會導致不同的懲罰力度時如何訓練分類器。例如在醫療中，“將病人誤診為健康人的代價”與“將健康人誤診為病人的代價”不同；在金融信用卡盜用檢測中，“將盜用誤認為正常使用的代價”與將“正常使用誤認為盜用的代價”也不同。通常 ...
機器學習實戰筆記(Python實現)-08-線性回歸
--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章為《機器學習實戰》學習筆記，內容整理自書本，網絡以及自己的理解，如有錯誤歡迎指正。 源碼在Python ...
Keras class_weight和sample_weight用法
搬運: https://stackoverflow.com/questions/57610804/when-is-the-timing-to-use-sample-weights-in-keras class_weight: output 變量的權重 sample_weight: data ...
【Python機器學習實戰】感知機和支持向量機學習筆記（三）之SVM的實現
前面已經對感知機和SVM進行了簡要的概述，本節是SVM算法的實現過程用於輔助理解SVM算法的具體內容，然后借助sklearn對SVM工具包進行實現。 SVM算法的核心是SMO算法的實現，首先對SMO算法過程進行實現，先對一些輔助函數進行定義： 然后實現一個簡化版 ...
[機器學習Lesson 2]代價函數之線性回歸算法
本章內容主要是介紹：單變量線性回歸算法（Linear regression with one variable） 1. 線性回歸算法（linear regression） 1.1 預測房屋價格 下圖是俄勒岡州波特蘭市的住房價格和面積大小的關系： 該問題屬於監督學習中的回歸問題 ...
【機器學習】代價函數（cost function）
注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中，對代價函數的理解也在不斷的加深 ...