I detta dokument introduceras ICET, en ny algoritm för kostnadskänslig klassificering. ICET använder en genetisk algoritm för att utveckla en population av fördomar för en beslut träd induktionsalgoritm. Den genetiska algoritmens funktion är den genomsnittliga kostnaden för klassificering vid användning av beslutsträdet, inklusive både kostnaderna för tester (funktioner, mätningar) och kostnaderna för klassificeringsfel. ICET jämförs här med tre andra algoritmer för kostnadskänslig klassificering -EG2, CS-ID3 och IDX - och även med C4.5, som klassificerar utan hänsyn till kostnad. De fem algoritmerna utvärderas empiriskt på fem verkliga medicinska datauppsättningar. Tre uppsättningar experiment utförs. Den första uppsättningen undersöker baslinjeprestandan för de fem algoritmerna för de fem datauppsättningarna och fastställer att ICET presterar betydligt bättre än sina konkurrenter. Den andra uppsättningen testar ICET:s robusthet under en rad olika förhållanden och visar att ICET behåller sin fördel. Den tredje uppsättningen tittar på ICET:s sökning i bias space och upptäcker ett sätt att förbättra sökningen.
I REF använder författarna en genetisk algoritm för att konstruera ett beslutsträd där fitnessfunktionen tar hänsyn till kostnaden för att utföra ett test och kostnaden för att göra klassificeringsfel.
Cost-Sensitive Classification: Empirical Evaluation of a Hybrid Genetic Decision Tree Induction Algorithm
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research, Vol 2, (1995), 369-409', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}