En populär metod för kostnadskänslig inlärning är att skala om klasserna efter deras felklassificeringskostnader. Även om detta tillvägagångssätt är effektivt när det gäller att hantera binära-klass problem, visar färska studier att det ofta inte är så användbart när det tillämpas på flerklass problem direkt. I detta dokument analyseras varför den traditionella omskalningsmetoden ofta är hjälplös när det gäller problem i flera klasser, vilket visar att kostnadernas överensstämmelse måste undersökas innan omskalning tillämpas. Baserat på analysen presenteras ett nytt tillvägagångssätt, vilket bör vara valet om användaren vill använda omskalning för flerklassigt kostnadskänsligt lärande. Dessutom visar detta dokument att det föreslagna tillvägagångssättet är till hjälp när ojämlika kostnader för felklassificering och klassobalans uppstår samtidigt och även kan användas för att ta itu med rent klassobalansbaserat lärande. Det föreslagna tillvägagångssättet ger således en enhetlig ram för att använda skalrevidering för att ta itu med flerklassigt kostnadskänsligt lärande och flerklassigt klassobalansbaserat lärande.
De flesta kostnadskänsliga inlärningsmetoder är faktiskt baserade på skalning REF, och därför är det naturligt att genom att tilldela lämpliga felklassificeringskostnader för varje klass, kostnadskänsliga metoder kan användas för att hantera klass-obalans problem.
On multi-class cost-sensitive learning
{'venue': 'In Proceeding of the 21st National Conference on Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}