Jan, 2020
正类数据偏斜置信度的二元分类
Binary Classification from Positive Data with Skewed Confidence
Kazuhiko Shinoda, Hirotaka Kaji, Masashi Sugiyama
TL;DR该论文介绍了一种基于正例数据并配备置信度的弱监督学习方法,提出了一种带有参数的方法来消除偏斜置信度的负面影响,并提出了一种基于误分类率的方法选择超参数。实验结果表明该方法在线性模型和神经网络模型中均表现良好,并可行于驾驶员昏昏欲睡预测的实际问题。