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当概率和代价未知时的决策研究
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作者 蔡斐 刘铁英 +2 位作者 赵凤荣 叶健春 温棉绒 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期465-468,共4页
在数据挖掘领域中对于测试例代价和概率未知的情况下,进行代价估计和概率估计是必须的.研究直接Cost-Sens itive决策方法的思想和决策过程,并运用决策树和贝叶斯学习方法进行代价估计和概率估计.当运用以上方法之后,能得到被校准的代价... 在数据挖掘领域中对于测试例代价和概率未知的情况下,进行代价估计和概率估计是必须的.研究直接Cost-Sens itive决策方法的思想和决策过程,并运用决策树和贝叶斯学习方法进行代价估计和概率估计.当运用以上方法之后,能得到被校准的代价估计.与M etaCost方法相比较,直接Cost-Sens itive决策方法是更加有效的决策方法. 展开更多
关键词 代价 概率 分类算法 决策
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