【摘 要】
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为了弥补传统朴素贝叶斯分类器在实际应用中代价不敏感的缺点,基于最小风险准则构建朴素贝叶斯模型和树增强朴素贝叶斯网模型,通过预先设置损失矩阵,分类器可以区分各种误判
【基金项目】
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广东省产学研协同创新成果转化项目(2016B090918041);广州市产学研协同创新重大专项项目(201504302222568)
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为了弥补传统朴素贝叶斯分类器在实际应用中代价不敏感的缺点,基于最小风险准则构建朴素贝叶斯模型和树增强朴素贝叶斯网模型,通过预先设置损失矩阵,分类器可以区分各种误判情形产生的代价,利用1 000条德国信用卡样本数据进行实验。研究发现,在以损失最小为导向的用户信用评估方面,基于最小风险准则构建分类器产生的总损失更小,综合性能更好;在分类性能上,简单的朴素贝叶斯模型可与复杂的基于爬山算法建立的贝叶斯网络模型相媲美;从整体经济效益看,朴素贝叶斯模型更胜一筹。
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