A cost-sensitive learning algorithm for fuzzy rule-based classifiers
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3645
Tipus de documentArticle
Data publicació2004
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Designing classifiers may follow different goals. Which goal to prefer
among others depends on the given cost situation and the class distribution.
For example, a classifier designed for best accuracy in terms of misclassifica-
tions may fail when the cost of misclassification of one class is much higher
than that of the other. This paper presents a decision-theoretic extension
to make fuzzy rule generation cost-sensitive. Furthermore, it will be shown
how interpretability aspects and the costs of feature acquisition can be ac-
counted for during classifier design. Natural language text is used to explain
the generated fuzzy rules and their design process
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
9-beck.pdf | 660,0Kb | Visualitza/Obre |