代价敏感Boosting算法研究

作者：李秋洁; 茅耀斌; 叶曙光; 王执铨

来源：南京理工大学学报, 2013, (01): 19-24+31.

DOI：10.14177/j.cnki.32-1397n.2013.01.010

• boosting
• 代价敏感boosting
• 代价敏感学习
• 代价敏感采样 boosting
• cost-sensitive boosting
• cost-sensitive learning
• cost-sensitive sampling

针对代价敏感学习问题,研究boosting算法的代价敏感扩展。提出一种基于代价敏感采样的代价敏感boosting学习方法,通过在原始boosting每轮迭代中引入代价敏感采样,最小化代价敏感损失期望。基于上述学习框架,推导出两种代价敏感boosting算法,同时,揭示并解释已有算法的不稳定本质。在加州大学欧文分校(University of California,Irvine,UCI)数据集和麻省理工学院生物和计算学习中心(Center for Biological&Computational Learning,CBCL)人脸数据集上的实验结果表明,对于代价敏感分类问题,代价敏感采样boost...

• 出版日期2013
• 单位南京理工大学