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乌漆 WhiteMoon
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2024年7月31日
Paper Reading: Cost-sensitive deep forest for price prediction
摘要: 针对价格预测问题的特点,本文提出了一种代价敏感的深度森林价格预测方法 CSDF。通过代价敏感方案对远离真实价格类别的错误分类施加更高的成本,期望降低错误分类的成本并将其推向真实价格范围。此外为了进一步提高整体性能,通过修改传统的 K-means 方法,开发了一种改进的 K-means 离散化方法来预先定义价格的类别。基于多个真实数据集的实验结果表明,与传统深度森林和其他基准相比,本文提出的代价敏感深度森林可以显著降低成本,同时保持较好的准确性。
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posted @ 2024-07-31 18:09 乌漆WhiteMoon
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