基于 CCA 的代价敏感三支决策模型

• 作者: 张燕平 赵姝 邹慧锦
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 代价敏感 三支决策 构造性覆盖算法 决策粗糙集模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 447-452
• 页数: 6页
• 分类号: TP3.0
• 字数: 3951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2015.02.032

摘要

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。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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕平	安徽大学计算机科学与技术学院	148	1556	21.0	32.0
5	赵姝	安徽大学计算机科学与技术学院	82	555	13.0	19.0
9	邹慧锦	安徽大学计算机科学与技术学院	2	24	2.0	2.0