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 ...
原文：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，不同的代價被表示成為一個N N的矩陣Cost中，其中N 是類別的個數。Cost i, j 表示將一個 ...
2021-03-20 15:03 0 375 推薦指數：
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