《表1 二分类问题的代价矩阵》

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《二类不均衡数据分类问题常用策略研究》

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传统分类器以实现样本整体误差最小为最终目标。在训练过程中，由于数量偏少的缘故，少数类样本的预测准确率很低，甚至出现被忽略的情况。为了提升少数类的重要程度，代价敏感算法给少数类样本造成的误差施加更大的惩罚。算法的中心思想是:运用该方法训练分类器的目标是最小化样本的整体误分代价，不再追求实现样本整体误差最小化。代价敏感算法的核心是代价矩阵的设计，其设计是否合理，最终决定了分类模型的性能。在二分类问题中，代价矩阵见表1。