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2020年9月5日
代价敏感学习
摘要: 代价敏感学习是指为不同类别的样本提供不同的权重,从而让机器学习模型进行学习的一种方法。 在通常的学习任务中,所有样本的权重一般都是相等的,但是在某些特定的任务中也可以为样本设置不同的权重。比如风控或者入侵检测,这两类任务都具有严重的数据不平衡问题,例如风控模型,将一个坏用户分类为好用户所造成的损失远
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posted @ 2020-09-05 17:37 森林1997
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