2550机器学习困难derivationmedium
不对称交易代价下叶节点的最优标签
题目
一个分类叶节点里有 6 个正样本和 14 个负样本。预测为正时,每个假阳性的代价是 1;预测为负时,每个假阴性的代价是 4。这个叶节点应该预测哪一类,才能最小化叶节点损失?
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提交作答时记录,用于后续平均用时统计。
你的答案
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一个分类叶节点里有 6 个正样本和 14 个负样本。预测为正时,每个假阳性的代价是 1;预测为负时,每个假阴性的代价是 4。这个叶节点应该预测哪一类,才能最小化叶节点损失?
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