如何在神经网络中实现与假阳性与假阴性平衡相关的事实？

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【中文标题】如何在神经网络中实现与假阳性与假阴性平衡相关的事实？【英文标题】：How to implement fact related to false positive vs. false negative balance in neural network? 【发布时间】：2011-01-31 23:26:33 【问题描述】：

我有一个是/否分类问题，其中误报比误报更糟糕。

有没有办法在神经网络中实现这一事实，尤其是在 MATLAB 的神经网络工具箱中？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

您需要的是成本敏感的元分类器（元分类器可与任意分类器配合使用，无论是 ANN、SVM 还是其他任何分类器）。

这可以通过两种方式完成：

根据成本矩阵重新加权训练实例。这是通过对数据重新采样来完成的，这样特定类就被过度表示了，因此与其他类相比，所构建的模型对该特定类更敏感。 预测具有最小预期误分类成本的类（而不是最可能的类）。这里的想法是通过更频繁地犯小错误和更少犯昂贵错误来最小化总预期成本。

实现第一种学习方法的算法是SECOC，它使用纠错码；而第二种方法的一个例子是MetaCost，它使用bagging来改进分类器的概率估计。

【讨论】：

【参考方案2】：

您可以使用自定义成本函数。这是我最近做的：

cost(true negative) = 0
cost(true positive) = 0
cost(false positive) = infinity
cost(true negative) = L

这可以实现，例如通过这个公式：

cost(y, t) = (1 - t) log (1 - y) - L * t * (1 - y)

这当然意味着一些派生和实现，并且不在 Matlab 工具箱之外。

【讨论】：

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