嵌入误分类代价和拒识代价的二元分类算法

来源 :广西师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangle2

【摘要】

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传统分类算法隐含的假设（每个样本的误差都具有相同的代价,且接受每个样本的分类结果）并不适用于医疗诊断、故障诊断、欺诈检测等领域的实际需求.在定义拒识代价的基础上,本文

【作者】

：

邹超郑恩辉任玉玲张英范玉刚

【机构】

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中国计量学院机电工程学院,断江天达环保股份有限公司,国际商业机器全球服务（中国）有限公司,昆明理工大学信息工程与自动化学院

【出处】

：

广西师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2010年3期

【关键词】

：

非对称误分类代价非对称拒识代价代价敏感支持向量机 class-dependent misclassification cost class-depende

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传统分类算法隐含的假设（每个样本的误差都具有相同的代价,且接受每个样本的分类结果）并不适用于医疗诊断、故障诊断、欺诈检测等领域的实际需求.在定义拒识代价的基础上,本文提出一种嵌入非对称误分类代价和非对称拒识代价的二元分类算法（CSVM-CMC2RC）,包括以下4个步骤：学习代价敏感支持向量机、估计每个样本的后验概率、计算每个样本的分类可靠性、确定每类样本的最优拒识阈值.基于标准数据集的试验研究表明,CSVM-CMC2RC能有效地降低误分类率和平均代价,提高分类结果的可靠性.

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