【摘 要】
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目前大部分分类器都是以分类正确率来衡量性能,这种评价标准都是基于理想情况下所有错误分类代价都是相同的。但实际生活中往往不同的错误分类会带来不同的损失,因此代价敏感
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目前大部分分类器都是以分类正确率来衡量性能,这种评价标准都是基于理想情况下所有错误分类代价都是相同的。但实际生活中往往不同的错误分类会带来不同的损失,因此代价敏感学习成为模式识别中一个热点研究领域。本文将代价敏感思想与矩阵型学习机相结合,提出了一个矩阵型多类代价敏感分类器模型。通过与其他分类器在常用数据集上的对比实验证明,该方法降低了错误分类代价,提高了少数类或代价高类别的分类正确率,并可以在有效次内收敛,是一个有效且实用的方法。
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