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文檔簡介
1、現(xiàn)實生活的許多問題中,存在著錯分類代價不一致的情況,尤其是在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。在這類問題中,相對較高的全局分類精度而言,更小的全局錯分類代價成為分類器的主要訓(xùn)練目標,因此傳統(tǒng)的半監(jiān)督分類方法不再適用。代價敏感的學(xué)習(xí)方法所具有的代價敏感特性,能夠反映錯分類代價不一致的情況,成為解決這類問題的主要手段。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,只需要少量的已知信息和較為嚴格的假設(shè),即可有效地完成更符合現(xiàn)實生活的學(xué)習(xí)任務(wù)。本文中充分的利用了大量的無標簽數(shù)據(jù)
2、,將半監(jiān)督學(xué)習(xí)和代價敏感學(xué)習(xí)結(jié)合起來,提出了一種犧牲可以接受范圍內(nèi)的分類精度,以換取盡可能小的全局代價的半監(jiān)督分類方法,賦予其代價敏感的特性,有效地幫助解決錯分類代價不一致的分類問題。
在這篇文章中,首先,通過對代價敏感學(xué)習(xí)算法的研究與分析,將代價敏感的學(xué)習(xí)方法分成為數(shù)據(jù)層面上的處理和算法層面上的思想,并且對提出這種分類方式的依據(jù)做了詳細的闡述。其次,提出了代價敏感的局部與全局一致性方法(Cost-Sensitive LGC,
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