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广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 29 ›› Issue (2): 110-113.
廖元秀, 周生明
LIAO Yuan-xiu, ZHOU Sheng-ming
摘要: 针对使检查代价和误分类代价最小化的Cost-Sensitive学习,讨论误差在分类过程中的应用,提出一个带阈值的决策树,并给出一个带阈值的检查策略。在基于Cost-Sensitive学习的分类中,确定属性值所用到的检测手段和设备精度存在一定的误差值,评估误分类代价更是有较大的误差。另外,很多分类问题并不要求达到百分之百的正确率,允许有一定的误差范围。把这些误差的边界看作是一个阈值,利用这种阈值来简化决策树的建立,改进检查策略的设计,提高分类效率。
中图分类号:
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