代价敏感分类算法的实验比较

被引：13

作者：

闫明松

周志华

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

关键词：

机器学习; 代价敏感; 决策树; 分类; 集成学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

对8种不同代价敏感分类算法进行了比较研究。目的是通过实验手段,分析不同代价敏感算法的行为和当其归纳过程发生变化时,对错误分类的总代价、高代价错误数量和错误的总数量所产生的影响。对其中的Ada-Cost方法,本文分析了为何其代价调整因子可能对其性能带来负面影响,并实现了2种变体方法,提高了其性能。

引用

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