嵌入非对称拒识代价的二元分类算法

郑恩辉¹，徐欢¹，孙坚¹，王凌¹，陆慧娟^2,3，李平⁴

1. 中国计量学院机电工程学院2. 中国计量学院信息工程学院3. 中国矿业大学信息与电气工程学院4. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室

摘 要：针对传统分类算法隐含的假设（相信并且接受每个样本的分类结果）在医疗/故障诊断和欺诈/入侵检测等领域中并不适用的问题,提出嵌入非对称拒识代价的二元分类问题,并对其进行简化.在此基础上设计出基于支持向量机（SVM）的代价敏感分类算法（CSVM-CRC）.该算法包括训练SVM分类器、计算后验概率、估计分类可靠性和确定最优拒识阈值4个步骤.基于10个Benchmark数据集的实验研究表明,CSVM-CRC算法能够有效降低平均代价.

关键词：结构风险最小化;非对称拒识代价;分类可靠性;支持向量机;