私は今、私はそれが任意の単語には、以下の状況を説明することができますがありだろA、BおよびCの分類トレランス
含めて、私は3つのセキュリティグループにデータを分類する分類タスクを行っています。
状況は、グループAはデータとして分類され、グループBに属している場合、それは許容され、 がそう、それは、データはグループAに属しているグループB. として分類されている場合には受け入れられない。しかし、グループBよりも高いセキュリティレベルを持っているということですグループA.
私はこの状況を説明するいくつかのキーワードを見つけたいと思いますか？
あなたのケーススタディは、ペール化重量にAをBと誤って分類するとします。このケースは、負のクラスがオーバープレゼンテーションされている不均衡なデータセットを持っている場合と同じです。つまり、正のクラスにウェイトを追加すると死んでしまいます。クラスAがBと予測されている場合
あなたの場合は、特定のある、あなただけの> 1ワイトを与えたいあなたの混同行列は、あなたの体重W.
| | real class A | real class B | real class C | |-------------------|--------------|--------------|--------------| | predicted class A | v1 | W * v2 | v3 | | predicted class B | v4 | v5 | v6 | | predicted class C | v7 | v8 | v9 |
keyworksを追加怒鳴るようでなければなりません：重み付けされた分類、罰則されたログの損失または分類
希望があれば