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 ...
原文：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遠遠大於將一個好用戶分類來壞用戶的損失，因此在這種情況下要盡量避免將壞用戶分類為好用戶，可以在算法學習 ...
2020-09-05 17:37 0 1282 推薦指數：
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