【摘 要】
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针对传统LogitBoost算法将正确分类与错误分类平等看待且损失函数不收敛于代价敏感的贝叶斯决策问题.本研究在传统LogitBoost算法的基础上给出了一种基于错分代价改进的Logit
【机 构】
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西安建筑科技大学管理学院; 西安交通大学管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71372164)~~
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针对传统LogitBoost算法将正确分类与错误分类平等看待且损失函数不收敛于代价敏感的贝叶斯决策问题.本研究在传统LogitBoost算法的基础上给出了一种基于错分代价改进的LogitBoost算法,并以某移动通讯公司的手机用户数据为基础检验了该算法的有效性,研究发现:与其他同类算法相比考虑错分代价后的LogitBoost算法的分类效果提升较明显;随着错分代价比值的增大,预期风险(同一阈值下)增大;同一错分代价比值下的预期风险,随着错分代价比值的增大表现出先增大后减小的趋势.该结论不仅说明了通过引入错分代价能有效降低模型的预期风险(这使新算法由关注分类错误率最小化转向关注预期风险最小),也为通讯公司提供了分析框架和决策参考.
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