不平等なコスト各カテゴリに異なる損失コストが割り当てられる状況を指します。

場合によっては、異なる予測結果によって異なる程度の損失が生じる可能性があり、そのような分類に同じコスト関数を割り当てるのは現実的ではありません。この場合、分類カテゴリの重要性に基づいてエラーに「不等コスト」を割り当てることができます。 。

不等コストでは、エラーの数ではなく、「全体コスト」を最小化することが考慮されます。

不均一なコストの状況を考慮する場合、従来の測定方法である ROC 曲線は学習者の状況を表現できません。通常、学習者の予想される全体的なコストを示すために「コスト曲線」が使用されます。

親単語: 価格

参照元:

「機械学習」周志華、清華大学出版局