错误代价

假设有A、B两个类别,feature为特征值,count为数量。

蓝色和红色的曲线分别表示了,随着特征值的变化,A类别事物出现的数量以及B类别事物出现的数量。

假如,将A类别错分为B类别的代价与将B类别错分为A类别的代价是相同的,那么可以取X0作为区分的阈值,即,对于某个类别未确定的样本,如果其特征值大于X0,那么将其判为B类,否则判为A类。

如果不想将A类错判为B类,即将A类错判为B类的错误代价更大,那么可以在[X1,X0]之间取值作为判别的阈值。

相反的,如果不想讲B类错判为A类,即将B类错判为A类的错误代价更大,那么可以在[X0,X2]之间取值作为判别的阈值。

posted @   elar  阅读(522)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
阅读排行:
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· 阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗?
· 【译】Visual Studio 中新的强大生产力特性
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构
点击右上角即可分享
微信分享提示