因为交易代价取决于样本,预测错误的合法交易代价非常低(比如每笔交易代价为0.1美元),而欺诈交易的管理代价会超过赔偿代价,甚至还要高(比如每笔交易代价为10000美元) 代价敏感学习的核心是将这些基于实例的代价考虑在内,再做出预测,尽量降低总代价而不是降低误分类。 代价敏感训练和基于代价分类 来考虑一下以下两种方法。...
因为交易代价取决于样本,预测错误的合法交易代价非常低(比如每笔交易代价为0.1美元),而欺诈交易的管理代价会超过赔偿代价,甚至还要高(比如每笔交易代价为10000美元) 代价敏感学习的核心是将这些基于实例的代价考虑在内,再做出预测,尽量降低总代价而不是降低误分类。 代价敏感训练和基于代价分类 来考虑一下以下两种方法。...
提出了一种代价敏感随机森林算法.以随机森林算法框架为基础,利用Bagging平衡数据,并在基分类器属性分裂度量以及评价函数中引入误分类和测试双重代价,其中测试代价由分裂属性与少数类的相关度决定,使得基决策树在建模过程中向少数类倾斜.与随机森林和仅引入误分类代价的随机森林相比,引入双重代价的随机森林的分类准确率较...
本发明公开了一种基于代价敏感分类算法的缓存方法,具体提出了一种大小感知代价敏感的AdaBoost(SAdaCost)算法来预测对象是否会被再次访问,为了尽可能地提高预测性能,SAdaCost引入了两个代价参数,同时考虑了误分类会被再次访问的对象,以及误分类不会被再次访问的较大对象而造成的缓存开销;随后,本发明将SAdaCost与传统缓...
第33卷第6期2013年l1月湖北工程学院学报JOURNALOFHUI3EIENGINEERINGUNIVERSITYV0L.33N0.6NOV.2013一种基于置信度差异代价敏感的主动学习算法武永成(荆楚理工学院计算机工程学院,湖北荆门448000)摘要:主动学习时向专家查询得到的标注如果带有噪声,将会影响学习的性能。为减少噪声,人们提出了基于“少数服从多数”的多专家主...
不加代价的AdaBoost: 整体效果是可以的,但是真实情况下91%的准确率,即好人误杀率达到了9%,不能算作一个好的欺诈检测模型。 AdaCost我试了三个代价系数值,得到的结果如下: 比较上面两个表可以看出 随着代价系数的提高,精确率可以一直提升到1,但同时也牺牲掉了一部分的召回率,我们要根据自己的业务目的,权衡好两...
1.一种基于代价敏感的自适应神经模糊推理糖尿病预测算法,其特征在于:步骤如下: S1,搜集数据并进行缺失数据统计; S2,对步骤S1所述的数据进行分类整理; S3,将对步骤S1中缺失数据进行补全; S4,建立CS-ELANFIS模型,并利用模型来实现糖尿病的预测。 2.根据权利要求1所述基于代价敏感的自适应神经模糊推理糖尿病预测算...
摘要 本发明公开了一种基于代价敏感分类算法的缓存方法,具体提出了一种大小感知代价敏感的AdaBoost(SAdaCost)算法来预测对象是否会被再次访问,为了尽可能地提高预测性能,SAdaCost引入了两个代价参数,同时考虑了误分类会被再次访问的对象,以及误分类不会被再次访问的较大对象而造成的缓存开销;随后,本发明将SAdaCost与...
针对这一问题,通过改进编解码方法以及在适应度函数中集成样本的不同误分类代价,提出了一种基于基因表达式程序设计 的代价敏感分类算~(csc—GEP),并在三个ucI数据集上对该算法进行了测试,实验结果表明CSC.GEP是一种有效的代价敏感 分类算法。 关键词 分类;代价敏感; 误分类代价;基因表达式程序设计 中图分类号 TP...
本发明涉及一种基于代价敏感和梯度提升算法的不均衡网络流量分类方法和装置。该方法包括:采集当前任务场景下的网络流量,对其进行特征提取和标注,并划分训练集和验证集;设置参数池和目标指标;将训练集和验证集作为输入,根据设置的目标指标,采用梯度提升算法并通过交叉验证,对参数池中的参数进行自动化调优;将最佳参数组合代...