《表3 第二个数据集上的实验结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《改进利益驱动神经网络在欺诈信息的应用研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

没有一个模型能够在对所有数据集的这些分类问题上都取得最优性能，原因是不同的权值生成方法在每个数据集上会产生不同的权值分布。最优的模型是能够在每个数据集中对每个收益性不同的实例生成最适合的惩罚模型。因此，本文建议应该尝试所有可选的误差函数，以决定针对某一数据集性能最优的模型。同时，传统的基于分类的代价敏感性ANN模型在节约（收益）项上没有保持相当的一致性，而本文提出的模型在总收益项上显著优于该模型。