基于決策粗糙集模型的多類(lèi)代價(jià)敏感學(xué)習(xí)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與普及，產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)信息除了在規(guī)模上、復(fù)雜性上和過(guò)去的信息有很大不同之外，還存在著一定的不確定性和模糊性。決策粗糙集模型作為一種處理不精確、不確定性問(wèn)題的方法，通過(guò)引入貝葉斯決策過(guò)程，給出了根據(jù)損失函數(shù)矩陣計(jì)算決策閾值的系統(tǒng)化方法，進(jìn)而得到基于粗糙集三個(gè)區(qū)域的三支決策框架，很好的解決了用戶(hù)在信息不足時(shí)如何做出合理決策的問(wèn)題?，F(xiàn)有的很多工作都是基于經(jīng)典二類(lèi)決策粗糙集模型展開(kāi)的，對(duì)于多分類(lèi)問(wèn)題，大多是將

2、其轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)而用二類(lèi)決策粗糙集分類(lèi)方法進(jìn)行處理，這既要求用戶(hù)提供更多的損失函數(shù)，又降低了計(jì)算的效率。鑒于此，本文將決策粗糙集與代價(jià)敏感學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出了一種多類(lèi)決策粗糙集模型，并以此模型為基礎(chǔ)對(duì)代價(jià)敏感學(xué)習(xí)進(jìn)行了研究，主要包括如下的研究?jī)?nèi)容:
　　第一，決策粗糙集在分類(lèi)模型上的擴(kuò)展。損失函數(shù)矩陣在決策粗糙集中具有重要作用，在二分類(lèi)問(wèn)題中，可以很容易的根據(jù)損失函數(shù)矩陣計(jì)算出決策閾值。本文從語(yǔ)義角度出發(fā)，以損失函數(shù)為研究對(duì)

3、象，將決策粗糙集與代價(jià)敏感學(xué)習(xí)相結(jié)合，利用經(jīng)典代價(jià)敏感學(xué)習(xí)提供的多類(lèi)問(wèn)題代價(jià)矩陣推導(dǎo)出多類(lèi)情況下的損失函數(shù)值，進(jìn)而提出多類(lèi)決策粗糙集模型，并基于此模型設(shè)計(jì)代價(jià)敏感三支決策分類(lèi)算法，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析說(shuō)明了所提算法在處理多類(lèi)代價(jià)敏感問(wèn)題中的有效性。
　　第二，基于多類(lèi)決策粗糙集模型的多階段代價(jià)敏感學(xué)習(xí)方法。決策粗糙集的分類(lèi)方法輸出的是三支決策結(jié)果，只有劃分到正域的對(duì)象才能以高置信度確定其類(lèi)標(biāo)，而劃分到邊界域的對(duì)象因信息不足而做出延

4、遲決策，劃分到負(fù)域中的對(duì)象因置信度不高而做出拒絕決策，即這兩個(gè)區(qū)域中的對(duì)象在三支決策結(jié)果中都未給定具體類(lèi)標(biāo)。針對(duì)此問(wèn)題，本文提出了基于多類(lèi)決策粗糙集模型的多階段代價(jià)敏感學(xué)習(xí)方法，通過(guò)多個(gè)階段的分類(lèi)過(guò)程以最終消除邊界域和負(fù)域，將三支決策分類(lèi)轉(zhuǎn)化為二支決策分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提算法具有較好的分類(lèi)性能。
　　第三，基于多類(lèi)決策粗糙集模型的文本分類(lèi)。文本分類(lèi)是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，本文以搜狗中文文本為語(yǔ)料庫(kù)，使用基于多類(lèi)決策粗糙集模型的多階