如何利用成本矩阵获得再平衡策略？

Question

对于使用成本矩阵最大限度地提高模型性能的分类问题，通常采用再平衡技术。

比方说，我有以下两个类的成本。

C(a,a) = 0, C(b,b) = 0, C(a,b) = 2, C(b,a) = 1.

然后，使用再平衡技术，我需要b类的例子和a类的例子的两倍。

但是，当(a，a)或(b，b)有成本时，再平衡战略应该是什么？

例如,

C(a,a) = 0, C(b,b) = 2, C(a,b) = -2, C(b,a) = -10

我该怎么处理这些案子？

Answer 1

在与正确答案C(b，b)相关联的情况下(在您的示例中)，查找成本函数并不常见。

但如果有，我认为分类的解决方案可能是微不足道的:我可以说“我所有的预测都是'b'”，这样，我就可以把-10作为一种成本很多次，从而给我一个负成本(当然，取决于平衡)。

我不知道你提到的应用成本的技术(相应地重新平衡)，但对我来说，如果目标函数发生变化以考虑到这一点，那就更自然了。

下面的文章讨论了解决这一问题的可能性(而不是重新平衡，我们应该度量成本敏感矩阵)。还有XGBoost！

据我所知，XGBoost分类的成本函数可以是个性化的。

成本敏感分类

XGBoost变化损失函数-- DS中的一个相关问题