Definition
El aprendizaje automático sensible al costo extiende el aprendizaje supervisado tradicional asignando diferentes penalizaciones a distintos tipos de errores. En escenarios del mundo real, los falsos positivos y los falsos negativos a menudo…
Summary
Un paradigma de aprendizaje automático que incorpora los costos de clasificación errónea en el proceso de entrenamiento para optimizar el impacto económico en lugar de solo la precisión.
Key Concepts
- Modificación de la Función de Pérdida
- Desequilibrio de Clases
- Costo de Clasificación Errónea
- Objetivo de Optimización
Use Cases
- Detección de fraude bancario
- Tamizaje médico de enfermedades
- Filtrado de spam con altos costos de falsos positivos