误分类代价相关论文
在机器学习算法中分类作为数据分析的手段已被广泛的应用在工商业以及科学研究中。由于数据多元化的结构特征使得很多数据呈现了多......
近些年来,随着人工智能技术的兴起,机器学习算法已经被广泛地应用到了各个领域并且取得了显著的研究成果,但是机器学习算法在我国......
物料分选是将物料按照固定的标准或一定的要求分类成不同类别等级的产品或者不同的产品，以增加其使用价值来满足消费、生产需要或便......
将决策粗糙集与代价敏感学习相结合，提出了一种基于决策粗糙集的代价敏感分类方法。依据决策粗糙集理论和属性约简方法，对待预测样本......
本文提出了一种基于非支配邻域免疫算法（NNIA,Nondominated Neighbor Immune Algorithm）多目标优化的代价敏感决策树构建方法.将平均......
代价敏感决策树是以最小化误分类代价和测试代价为目标的一种决策树.目前,随着数据量急剧增长,劣质数据的出现也愈发频繁.在建立代......
三支决策是近年来提出的一种新的决策理论模型,为了将该模型应用于数据的分类中,提出一种基于三支决策的代价敏感数据分类方法。首......
本文针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法的研究工作,进行了梳理、归纳和总结。在机器学习中的基于代表的分类领域起到推动作用......
针对传统的基于遗传神经网络的入侵检测模型未考虑误分类代价的不足，将误分类代价敏感的特征集成到基于遗传神经网络的网络入侵检测......
当年龄识别被看做分类问题时,基于卷积神经网络(CNN)的方法通常直接采用一般图像分类的CNN进行年龄识别,常常忽略了进行人脸年龄识......
针对最小化错误分类器不一定满足最小化误分类代价的问题，提出了一种代价敏感准则——即最小化误分类代价和最小化错误分类率的双重......
实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果.针对此,提出了代价......
为了实现代价敏感分类过程中的最小平均误分类代价的目的,本研究通过在分类过程中引入概率估计以及误分类代价重新构造分类结果,提......
物料分选是将物料按照固定的标准或一定的要求分类成不同类别等级的产品或者不同的产品,以增加其使用价值来满足消费、生产需要或......
乳腺癌已经成为当今世界影响妇女健康的重要疾病。对于乳腺癌诊断来说,当一个恶性病例被误分类为良性病例的时候,其代价远远大于一......
