一种新的多分类代价敏感算法

• 作者: 冯少荣 林子雨 邓少军
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 分类代价 代价敏感 集成学习 MetaCost D-MetaCost
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 231-236
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201604043

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯少荣	厦门大学信息科学与技术学院	49	822	13.0	28.0
2	林子雨	厦门大学信息科学与技术学院	26	525	9.0	22.0
3	邓少军	厦门大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0