Jul, 2024
学习不平衡数据分类的置信界限
Learning Confidence Bounds for Classification with Imbalanced Data
Matt Clifford, Jonathan Erskine, Alexander Hepburn, Raúl Santos-Rodríguez, Dario Garcia-Garcia
TL;DR该研究提出了一种新的框架，通过利用学习理论和浓度不等式，以解决传统解决方案的不足之处。该方法通过嵌入到学习过程中的置信区间来以类依赖的方式理解不确定性，从而能够适应不同类别之间不平衡程度的变化，提供更稳健可靠的分类结果。实证结果表明，该框架为处理不平衡数据的分类任务提供了一个有希望的方向，为实践者构建更准确可信的模型提供了一个有价值的工具。