Att integrera kostnadskänsliga faktorer i klassificeringarna ökar klassificeringsstabiliteten och minskar klassificeringskostnaderna för klassificering av högskaliga, överflödiga och obalanserade datamängder, t.ex. genuttrycksdata. I denna studie utökar vi vårt tidigare arbete, d.v.s. Dissimilar ELM (D-ELM), genom att införa felklassificeringskostnader i klassificeringen. Vi namnger den föreslagna algoritmen som den kostnadskänsliga D-ELM (CS-D-ELM). Dessutom inbäddade vi avstötningskostnader i CS-D-ELM för att öka klassificeringsstabiliteten för den föreslagna algoritmen. Experimentella resultat visar att avslagets kostnadsinbäddade CS-D-ELM-algoritm effektivt minskar den genomsnittliga och totala kostnaden för klassificeringsprocessen, medan klassificeringsnoggrannheten fortfarande är konkurrenskraftig. Den föreslagna metoden kan utvidgas till att omfatta klassificeringsproblem för andra överflödiga och obalanserade uppgifter.
I REF-studien ingår kostnadskänsliga faktorer i klassificeringen för att komma till rätta med problem med obalanser i datauppsättningarna.
Applying Cost-Sensitive Extreme Learning Machine and Dissimilarity Integration to Gene Expression Data Classification
{'venue': 'Computational intelligence and neuroscience', 'journal': 'Computational intelligence and neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}