Ett nytt förfarande för att lära sig kostnadskänsliga SVM (CS-SVM) klassificering föreslås. SVM gångjärnsförlusten utvidgas till den kostnadskänsliga inställningen, och CS-SVM härleds som minimerare av den tillhörande risken. Förlängningen av gångjärnsförlusten bygger på de senaste kopplingarna mellan riskminimering och sannolikhetsutlösande. Dessa förbindelser är generaliserade till kostnadskänslig klassificering, på ett sätt som garanterar överensstämmelse med den kostnadskänsliga Bayes risk, och tillhörande Bayes beslut regel. Detta säkerställer att optimala beslutsregler, under den nya gångjärnsförlusten, genomför Bayes-optimal kostnadskänslig klassificeringsgräns. Minimering av den nya gångjärnsförlusten visas vara en generalisering av det klassiska SVM-optimeringsproblemet, och kan lösas genom identiska procedurer. Det dubbla problemet med CS-SVM granskas noggrant med hjälp av legaliseringsteori och känslighetsanalys och CS-SVM-algoritmen är underbyggd. Den föreslagna algoritmen utvidgas också till kostnadskänsligt lärande med exempelberoende kostnader. Den minsta kostnadskänsliga risken föreslås som prestandamått och är ansluten till ROC-analys genom vektoroptimering. Den resulterande algoritmen undviker bristerna i tidigare metoder för kostnadskänslig SVM-design, och visas ha överlägsen experimentell prestanda på ett stort antal kostnadskänsliga och obalanserade datauppsättningar.
Iranmehr m.fl. REF utvidgade sannolikt framkallande vy av förlustfunktionsdesign till det kostnadskänsliga SVM-klassificeringsproblemet, och den resulterande klassificeringen garanterade Bayes konsekvens.
Cost-Sensitive Support Vector Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}