Việc học nhạy cảm với chi phí là một kỹ thuật được sử dụng trong việc giám sát máy học mô hình để xử lý các trường hợp mà các loại lỗi khác nhau có kết quả khác nhau. nó bao gồm điều chỉnh quá trình học tập để giảm thiểu chi phí tổng thể hơn là chỉ là tỷ lệ lỗi. phương pháp này đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực như chăm sóc y tế, gian lận phát hiện, và ghi đè thẻ tín dụng, nơi mà chi phí của phân loại sai khác nhau đáng kể.

Hiểu giá trị của các con

Một ma trận chi phí là một thành phần cơ bản trong việc học nhạy cảm với chi phí. Nó xác định các chi phí liên quan đến mỗi loại kết quả tiên đoán, chẳng hạn như tích cực, dương sai, âm bản sai, và các tiêu cực đúng sự thật. Bằng cách chỉ định chi phí khác nhau, mô hình có thể ưu tiên các lỗi đắt nhất.

Chẳng hạn, trong một tình huống chẩn đoán y khoa, việc thiếu một căn bệnh (không phải là tiêu cực) có thể tốn kém hơn một báo động giả (sai).

Tính toán chi phí để học hỏi

Tính toán bao gồm tích hợp ma trận chi phí vào chức năng khách quan của mô hình. thay vì giảm thiểu tỷ lệ lỗi, mô hình giảm thiểu tổng chi phí, đó là tổng chi phí của dự đoán cá nhân cân nặng bởi xác suất của họ.

Với phân loại nhị phân, tổng chi phí (C) có thể được diễn đạt như sau:

C FP ) ) ) [FLT + C * FN + C * T [FL:]

Nơi CX đại diện cho chi phí liên quan đến mỗi kết quả tiên đoán, và FP, FN, TN, TN, là số điểm của tích cực giả, âm dương sai, tích thật, và âm thật, cả hai.

Chiến thuật gây chấn động

Thực hiện việc học nhạy cảm với chi phí có thể đạt được thông qua nhiều phương pháp khác nhau:

  • Chỉnh lại hạng cân: gán trọng lượng cao hơn cho những lớp học đắt hơn trong thời gian huấn luyện.
  • ngưỡng quyết định chuyển hóa ) thay đổi ngưỡng xác suất để ủng hộ những lỗi ít tốn kém hơn.
  • Đang xem xét các thuật toán nhạy cảm chi phí: thuật toán lao động được thiết kế để kết hợp các ma trận chi phí trực tiếp.
  • Dữ liệu thu hồi: ) oversample hoặc undersample class dựa trên chi phí tương ứng của họ.

Hầu hết máy học tập thư viện, như là học nghề, hỗ trợ trọng lượng lớp học và điều chỉnh ngưỡng để dễ dàng hơn chi phí học tập nhạy cảm.