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我們可以基于該代價(jià)矩陣計(jì)算其總代價(jià)：

TP*0+FN*1+FP*1+TN*0。接下來我們考慮下面的第二張表，基于該代價(jià)矩陣的分類代價(jià)的計(jì)算

公式為： TP*(-5)+FN*1+FP*50+TN*0。采用第二張表作為代價(jià)矩陣時(shí)，兩種分類錯(cuò)誤的代價(jià)是

不一樣的。類似地，這兩種正確分類所得到的收益也不一樣。如果在構(gòu)建分類器時(shí)，知道了這些

代價(jià)值，那么就可以選擇付出最小代價(jià)的分類器。

在分類算法中，我們有很多方法可以用來引入代價(jià)信息。在AdaBoost中，可以基于代價(jià)函數(shù)

來調(diào)整錯(cuò)誤權(quán)重向量D。在樸素貝葉斯中，可以選擇具有最小期望代價(jià)而不是最大概率的類別作

為最后的結(jié)果。在SVM中，可以在代價(jià)函數(shù)中對(duì)于不同的類別選擇不同的參數(shù)C。上述做法就會(huì)

給較小類更多的權(quán)重，即在訓(xùn)練時(shí)，小類當(dāng)中只允許更少的錯(cuò)誤。