多分类问题代价敏感AdaBoost算法

被引：30

作者：

付忠良

机构：

[1] 中国科学院成都计算机应用研究所

来源：

自动化学报 | 2011年 / 37卷 / 08期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

代价敏感学习; 多分类问题; 多标签分类问题; 连续AdaBoost; 代价敏感分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对目前多分类代价敏感分类问题在转换成二分类代价敏感分类问题存在的代价合并问题,研究并构造出了可直接应用于多分类问题的代价敏感AdaBoost算法.算法具有与连续AdaBoost算法类似的流程和误差估计.当代价完全相等时,该算法就变成了一种新的多分类的连续AdaBoost算法,算法能够确保训练错误率随着训练的分类器的个数增加而降低,但不直接要求各个分类器相互独立条件,或者说独立性条件可以通过算法规则来保证,但现有多分类连续AdaBoost算法的推导必须要求各个分类器相互独立.实验数据表明,算法可以真正实现分类结果偏向错分代价较小的类,特别当每一类被错分成其他类的代价不平衡但平均代价相等时,目前已有的多分类代价敏感学习算法会失效,但新方法仍然能实现最小的错分代价.研究方法为进一步研究集成学习算法提供了一种新的思路,得到了一种易操作并近似满足分类错误率最小的多标签分类问题的AdaBoost算法.

引用

页码：973 / 983

页数：11

共 12 条

[1] 分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法 [J].