【摘 要】
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随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用，人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性。代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院 安徽合肥 230601
【出 处】
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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议
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随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用，人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性。代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的。本文介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型，即将代价敏感引入到基于构造性覆盖算法的三支决策模型。该模型根据误分类之间的大小关系来减少正、负覆盖的个数，从而调整三个域，即正域、负域和边界域的大小。引入代价敏感的目的是尽可能的减少划分损失。实验对比了本文的模型分类结果和基于决策粗糙集的三支决策模型，结果表明，本文的模型分类结果稳定，并且能够通过改变三个域的大小，把分类损失最小化。
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