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...
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远远...
第11章:代价敏感学习
代价敏感学习的核心思想是根据不同类别的误分类代价来调整分类器的决策边界,从而实现对少数类的有效识别。这种策略特别适用于类别不平衡的分类问题。 一、代价敏感学习的原理 代价敏感学习通过对不同类别的误分类代价进行建模,使分类器在训练过程中更加注重少数类的识别。在代价敏感学习中,代价矩阵(Cost Matrix)是一个...
效果,Drummond 和Holte 研究了代价敏感学习的决策树的节点分裂 方法。 (2) Boosting:Fan 等研究着提出了代价敏感的Boosting 算法Ada-Cost (3)神经网络:Geibel 和Wysotzki 提出了基于Perceptron 分类算法的代价敏感的学习方法,在文章中作者对不可分的类提出了代价敏感的参数更新规则。例如Kukar和Kononenko为神经网络提出...
(1)基于损失的成本敏感学习 基于损失的成本敏感学习是以分类模型的错误损失为基础的学习。损失函数定义了每一个错误预测的代价,这类算法根据损失函数中错误的不同代价,拟定最优的模型,以抵消模型分类中不同错误的代价。 (2)基于成本的成本敏感学习 基于成本的成本敏感学习主要是以成本矩阵作为基础的学习。成本矩阵定义...
4.4.2具有样本加权的元学习方法 决策树分裂时直接使用代价敏感学习的另一种解决方案是对训练样本进行加权[59]。 较高的权重分配给来自少数类别的样本,其错误分类成本的值较高。这样做是代替采样过程,因此训练集的大小不会改变(样本加权等效于样本多次重采样,加权几倍就是重复采样几次)。
通常,不同的代价被表示成为一个N×;N的Cost矩阵中,其中N是类别的个数。\(cost_{ij}\)表示将一个i类的对象...包住的面积叫做AUC,用AUC的大小来衡量模型的优劣。 1.3代价敏感学习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...
第11章:代价敏感学习三、代价敏感学习的评估四、代价敏感学习的方法一、代价敏感学习的背景二、代价敏感学习的定义 常用性能评估指标:准确率或错误率 传统的代价不敏感分类假定:1)不同类的误分类代价相同2)用于学习的训练数据足够完备 二者在许多实际的应用问题中很难得到满足。原因在于:1)不同类的误分类代价经常不...