《表2 三支决策的成本函数》

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《基于XGBoost的三分类优惠券预测方法》

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在贝叶斯决策过程中，状态集合可以表示为Ω={X，?X}，X和?X分别表示1个对象属于X和不属于X。状态X对应的3个分类行为由R={a P，a B，a N}表示，a P表示将用户划分到正域，会使用优惠券；aN表示将用户划分到负域，不会使用优惠券；aB表示将用户划分到边界域，延迟决策。这些行为会产生1个3×2的成本矩阵。分类成本主要包括误分类成本和学习成本。如果用户行动属于P，则λPP，λBP，λNP分别表示采取行动aP，aB，aN的成本。其中，λNP表示将拒绝正确推荐产生的误分类成本，λBP是延迟推荐的学习成本；如果用户行动属于N，则λPN，λBN，λNN分别表示采取行动aP，aB，aN的成本。其中，λPN是接受错误推荐的误分类成本，λBN是延迟不推荐的学习成本。则采取不同行为所产生的成本矩阵如表2所示。