基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法.docx
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基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法 本文提出了一种基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法,旨在解决现有的代价敏感问题。该方法通过卡方检验剔除高相关性的条件属性,利用信息增益计算属性重要度,并根据得到的属性重要度序列构建多粒度空间。同时,针对两类错误分类和两类不确定性分类的代价参数缺乏自适应性,结合渐进计算的思想,借助惩罚函数对代价参数设置相应的惩罚规则,有效提升了模型的分类精度。最后,利用变异系数构建了一种合理的代价结构,实现了同量纲下的代价计算。 知识点1: 代价敏感问题 代价敏感问题是指在实际决策中如何处理代价敏感问题。代价通常分为决策代价和测试代价,两者呈负相关关系且量纲不同。解决代价敏感问题需要考虑决策代价和测试代价的trade-off。 知识点2: 序贯三支决策 序贯三支决策是一种处理不确定性决策的方法,旨在提供一种灵活的机制和方法,帮助用户在信息粒化过程中做出合适的决策。序贯三支决策从粒计算的角度提高了三支决策的有效性,实现了粗粒度到细粒度渐进式的决策过程。 知识点3: 多粒度空间构建 多粒度空间构建是指根据属性重要度序列构建多粒度空间的过程。该过程中,需要考虑属性的冗余和不相关性,以避免增加额外的测试代价或损害模型的性能。 知识点4: 代价参数自适应性 代价参数自适应性是指根据不同的决策场景和信息粒化程度动态调整代价参数的过程。该过程中,需要结合渐进计算的思想,借助惩罚函数对代价参数设置相应的惩罚规则,有效提升了模型的分类精度。 知识点5: 代价结构构建 代价结构构建是指根据变异系数构建合理的代价结构的过程。该过程中,需要考虑测试代价和决策代价的量纲和trade-off,以实现同量纲下的代价计算。 知识点6: 序贯决策理论 序贯决策理论是指引入延迟决策的三支决策方法。该方法使边界域中的对象逐渐被正确决策,进而形成一种序贯决策方法。 知识点7: 等价关系 等价关系是指在属性子集下的等价类,用于描述对象之间的相似性。等价关系可以形成论域上的划分,记为 U/EA。 知识点8: 信息函数 信息函数是指用于指定对象的属性值的函数。信息函数可以用来描述对象的属性值之间的关系。 知识点9: 属性重要度计算 属性重要度计算是指根据信息增益计算属性重要度的过程。该过程中,需要考虑属性的冗余和不相关性,以避免增加额外的测试代价或损害模型的性能。 知识点10: 卡方检验 卡方检验是指一种剔除高相关性的条件属性的方法。该方法可以用于构建多粒度空间和计算属性重要度。
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