【摘 要】
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为了提高代价敏感分类算法MetaCost的准确率,降低错分代价,提出了多类别问题下的一种代价敏感分类算法(简称D-MetaCost算法).该算法利用MetaCost算法,通过多次取样生成多个模
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为了提高代价敏感分类算法MetaCost的准确率,降低错分代价,提出了多类别问题下的一种代价敏感分类算法(简称D-MetaCost算法).该算法利用MetaCost算法,通过多次取样生成多个模型,依据它们的分类准确率,选择其中准确率较高的前几个基分类器,将它们与最后阶段新生成的分类器聚集在一起得到最终分类模型.实验表明,D-MetaCost算法在准确率和代价方面比经典的MetaCost算法有明显的改进和提高.
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