والتعلم الذي يراعي التكلفة هو أسلوب يستخدم في نماذج التعلم الآلات الخاضعة للإشراف لمعالجة الحالات التي تكون فيها مختلف أنواع الأخطاء ذات عواقب مختلفة، وهو يشمل تعديل عملية التعلم لتقليل التكلفة الإجمالية بدلا من مجرد معدل الخطأ، وهذا النهج مفيد بصفة خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والكشف عن الغش، والتحكيم الائتماني، حيث تتباين تكلفة سوء التصنيف تباينا كبيرا.

فهم مصفوفات التكاليف

ومصفوفة التكاليف عنصر أساسي في التعلم الذي يراعي التكلفة، وهي تحدد التكاليف المرتبطة بكل نوع من نتائج التنبؤ، مثل الإيجابية الحقيقية، والإيجابات الكاذبة، والسلبيات الكاذبة، والسلبيات الحقيقية، ويمكن للنموذج، من خلال تحديد تكاليف مختلفة، أن يعطي الأولوية لتقليل الأخطاء الأغلى إلى أدنى حد.

فعلى سبيل المثال، قد يكون فقدان المرض (المرض السلبي) في سيناريو التشخيص الطبي أكثر تكلفة من الإنذار الكاذب (الإيجابي) وتساعد مصفوفة التكاليف على إدراج هذه الأولويات في عملية التدريب.

الحسابات في التعلم الحساس من حيث التكلفة

الحسابات تتضمن دمج مصفوفة التكاليف في وظيفة النموذج الموضوعية بدلا من تقليل معدل الخطأ إلى أدنى حد، النموذج يقلل من التكلفة الإجمالية، وهذا هو مجموع تكاليف التنبؤ الفردية التي ترجحها احتمالات احتمالياتها.

وفيما يتعلق بالتصنيف الثنائي، يمكن التعبير عن التكلفة الإجمالية (جيم) على أنها:

C = C]FP]]

Where CXY] represents the cost associated with each prediction outcome, and FP, FN, TP, TN are the counts of false positives, false negatives, true positives, and true negatives, respectively.

استراتيجيات التنفيذ

ويمكن تحقيق التعلم المراعي للتكاليف من خلال مختلف الأساليب:

  • Adjusting class weights:] Assign higher weights to more costly classes during training.
  • Modifying decision thresholds:] Change the probability threshold to favor less costly errors.
  • Using cost-sensitive algorithms:] Employ algorithms designed to incorporate cost matrices directly.
  • Resampling data:] Oversample or undersample classes based on their associated costs.

ومعظم مكتبات التعلم الآلي، مثل التعلم من المهارات، تدعم الأوزان المصنفة وتسويات العتبات لتيسير التعلم الذي يراعي التكلفة.