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梁，裴;雷定飞;高香郎;胡俊华;桂山钦

一种具有多级信息增益和后悔值优化的连续三方分类决策模型。 （英语） Zbl 07804501号

信息科学。 658，文章ID 120041，第22页（2024）.
摘要：序列三元决策（S3WD）模型在解决分类问题中起着至关重要的作用。该模型包括三个基本要素，即条件概率、成本函数和决策阈值。典型的条件概率估计方法分为两个分支：基于等价类的方法（与人类识别一致）和基于机器学习的方法（依赖大数据实现高精度）。本研究通过引入一种新的算法来协同两个分支，该算法集成了用于估计条件概率的K-最近邻方法和Bayes规则，从而提高了可解释性和精度。关于成本函数和决策阈值，现有成本敏感型S3WD模型的固有弱点是用主观给定的成本值和决策阈值计算三个成对相邻区域。为了克服主观随意性瓶颈，通过在多层次粒度结构中扩展信息增益和后悔值的定义，建立了目标函数。随后，使用自适应粒子群优化算法优化决策阈值和三部分。据此，构建了一个新的S3WD模型框架。最后，广泛的实验结果证实了该模型在分类领域的有效性和优越性，这从技术和实证角度都得到了证明。

理学硕士：

68倍 计算机科学
62至XX 统计

关键词：

顺序三方决策;信息增益;后悔价值;粒度;分类
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Liang}等人，《信息科学》。658，文章ID 120041，22 p.（2024；Zbl 07804501）
全文： 内政部

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