基本信息

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文档摘要

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类别缺失与不等错分成本下分类算法的优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在当今数字化时代，机器学习和数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用，从金融风险评估到医疗诊断，从图像识别到自然语言处理，这些技术的发展为解决复杂问题提供了强大的工具。其中，分类问题作为机器学习和数据挖掘的核心任务之一，旨在将数据集中的实例划分到不同的类别中，在实际应用中具有极其重要的地位。例如，在金融领域，通过分类算法可以对客户的信用风险进行评估，将客户分为低风险、中风险和高风险类别，从而帮助金融机构制定合理的信贷政策；在医疗领域，基于医学影像数据的分类模型能够辅助医生判断疾病的类型，为患者