# 代价敏感决策树 Python 实现
## 引言
在机器学习领域，决策树是一种常见而又强大的算法。而代价敏感决策树则是在标准决策树算法的基础上加入了代价敏感性的考量，以更好地适应不同类别的代价差异。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 来实现代价敏感决策树。
## 流程概述
下面是实现代价敏感决策树的整体流程，我们将按照这个流程一步一步地进行。
```mermaid
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原创
2023-12-13 05:18:42
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我为了创造你，得到你，走向你引领的高地，灵魂赋予神圣的使命和崇高的义务，对着一张槐树叶也能生出温馨的梦想，也因此有了日渐加沉的负重和艰难的步履。     我的心因为珍藏着对于你的秘密，灵魂的殿堂设下你的宝座，心灵倍感充实和饱满，恢复了童心，拥有了孩童般的天真和快乐，心灵没有了黑暗，没有暮鼓晨钟的恐慌，见到的事物都在太阳的照射下，布满了明媚和暖意，一切赋予全新的内
原创
2008-12-30 09:13:14
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想获得任何东西，都需要付出代价。问题在于代价的大、或小，在你真正行动之前，并不能确定。分布式系统做资源管理，是个麻烦事。两种策略：分布式管理、集中管理。分布式管理性能好，没有单点压力，但是实现困难，问题多，可能精读低；集中管理性能差，有单点压力，但是实现相对简单，并且精确度高。那么，我们应该选择哪种策略呢？集中管理，性能有多差？压力有多大？说不定并没有想象的大呢？为了精度，你愿意付出多大代价？在真
原创
2023-06-15 15:22:10
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四、SVM支持向量机1、代价函数在逻辑回归中，我们的代价为：其中：如图所示，如果y=1，cost代价函数如图所示我们想让，即z>>0，这样的话cost代价函数才会趋于最小（这正是我们想要的），所以用图中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样用代替最终得到的代价函数为：最后我们想要。之前我们逻辑回归中的代价函数为：可以认为这里的，只是表达形式问题，这里C的值越大，S
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2023-11-28 09:09:55
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http://blog..net/sd9110110/article/details/52863390 一，什么是代价函数 我在网上找了很长时间代价函数的定义，但是准确定义并没有，我理解的代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 二，代价函数作用原理 对于回归问题，我们需
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2017-12-12 14:24:00
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最近中纪委拍摄了一部警示纪录片“永远在路上”，引起一定的反响。观看评论中，对孙力的一 段话很感兴趣，文言尖锐并切中时弊，拿老百姓的话说，很接地气。我截取了一小部分，与大家共享。
一个水塘，死了几十条鱼，那是鱼本身的问题；如果死了成千上万条鱼，那就不是鱼的问题，一定是水出了问题。
一个国家，出了贪官刘青山、张子善，那是他们本身的问题，如果这个国家无官不贪，无官不腐，那就不是几个
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2017-05-03 12:45:12
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二、逻辑回归1、代价函数可以将上式综合起来为：其中：为什么不用线性回归的代价函数表示呢？因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数的图像如下，即y=1时：可以看出，当趋于1，y=1，与预测值一致，此时付出的代价cost趋于0，若趋于0，y=1，此时的代价cost值非常大，我们最终的目的是最小化代价值，同理的图像如下（y=0）：2、梯度同样对
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2023-11-28 00:54:37
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最近中纪委拍摄了一部警示纪录片“永远在路上”，引起一定的反响。观看评论中，对孙力的一 段话很感兴趣，文言尖锐并切中时弊，拿老百姓的话说，很接地气。我截取了一小部分，与大家共享。
一个水塘，死了几十条鱼，那是鱼本身的问题；如果死了成千上万条鱼，那就不是鱼的问题，一定是水出了问题。
一个国家，出了贪官刘青山、张子善，那是他们本身的问题，如果这个国家无官不贪，无官不腐，那就不是几个人的
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2017-05-19 15:05:55
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Q：为什么会提及关于代价函数的理解？A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均
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2024-06-30 17:01:29
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矩阵链乘最小代价先来聊聊思路，首先预备知识是矩阵的相乘，若暂时没学过，那得看看矩阵是如何做乘法的。假设我们已经知道矩阵是如何相乘的，那么然后我们可以从一个实例出发：有四个矩阵，为了偷懒我们给它们取名为：A1，A2，A3，A4。 其中：A1为4行5列的矩阵
A2为5行7列的矩阵
A3为7行3列的矩阵
A4为3行9列的矩阵我们有很多种做乘法的方式，例如：（（（A1A2）A3）A
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2024-01-08 14:27:26
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1.把算法的代价看作规模的函数之后，很容易看到一种必然出现的情况： 可能有一些算法，随着实例规模的增长，其时间（或空间）开销的增长非常快， 而另一些算法的开销函数随着规模增长而增长的比较慢，这两个函数关系称为算法的时间代价和空间代价。2.人们主要关注算法的最坏情况代价，有时也关注算法的平均代价，而算法的最乐观的估计基本上没有价值。3.对于算法的时间和空间性质，最重要的是其量级和趋势，这些是
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2023-08-17 23:25:30
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/*
在2014.3.20进行修改
修改内容1：
主要是改版下，以前的格式在某次CSDN抽风后，都没了，本来应该格式很好看的。
修改内容2：
竟然出bug了，在MATRIX_CHAIN_ORDER()中的：
for(int k=i;k<j;k++)
{
int q=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j
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2024-05-08 13:54:33
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注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，在此做一个小结。 1. 什么是代价函数？假设有训练样本(x, y)，模型为h，参数为θ。h
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2024-02-27 22:15:09
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成长的代价
原创
2010-06-09 22:36:20
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题意设有一个n×m(小于100)的方格（如图所示），在方格中去掉某些点，方格中的数字代表距离（为小于100的数，如果为0表示去掉的点），试找出一条从A(左上角)到B（右下角）的路径，经过的距离和为最小（此时称为最小代价），从A出发的方向只能向右，或者向下。 分析k[...
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2017-03-03 22:09:00
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SAD（Sum of Absolute Difference）=SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）即hadamard变换后再绝对值求和 SSD（Sum of Squared Dif...
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2014-07-06 13:21:00
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问题描述 回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串
原创
2022-11-01 11:12:48
113阅读
Problem Description
E_star由于在上次考试中取得了很好的成绩他开始骄傲起来，此时von看不下去了，于是就想找他的岔，他把E_star叫来说最近一道A+B编程题目不会，想要让同是计算机专业的E_star来帮他解答，E_star由于考试后的骄傲心理，二话没说结一口答应了，等到von用qq把题目要求发给E_star的时候他傻眼了。自己根本就不会，其实von知道他不会故意整他的。他...
原创
2021-07-30 14:13:23
112阅读
Problem Description
E_star由于在上次考试中取得了很好的成绩他开始骄傲起来，此时von看不下去了，于是就想找他的岔，他把E_star叫来说最近一道A+B编程题目不会，想要让同是计算机专业的E_star来帮他解答，E_star由于考试后的骄傲心理，二话没说结一口答应了，等到von用qq把题目要求发给E_star的时候他傻眼了。自己根本就不会，其实von知道他不会故意整他的。他...
原创
2022-02-28 11:14:23
47阅读
作为目前可以替代oracle的主力数据库，了解POSTGRESQL的代价模型，有利于在分析SQL语句和优化SQL语句时明白可能存在的问题根源和解决方法。对于ORACLE，SQL...
原创
2023-06-20 02:40:26
152阅读
