2.5.4 代价敏感错误率与代价曲线

上面的方法中，将学习器的犯错同等对待，但在现实生活中，将正例预测成假例与将假例预测成正例的代价常常是不一样的，例如：将无疾病—>有疾病只是增多了检查，但有疾病—>无疾病却是增加了生命危险。以二分类为例，由此引入了“代价矩阵”（cost matrix）。

在非均等错误代价下，我们希望的是最小化“总体代价”，这样“代价敏感”的错误率（2.5.1节介绍）为：

同样对于ROC曲线，在非均等错误代价下，演变成了“代价曲线”，代价曲线横轴是取值在[0,1]之间的正例概率代价，式中p表示正例的概率，纵轴是取值为[0,1]的归一化代价。

代价曲线的绘制很简单：设ROC曲线上一点的坐标为(TPR，FPR) ，则可相应计算出FNR，然后在代价平面上绘制一条从(0，FPR) 到(1，FNR) 的线段，线段下的面积即表示了该条件下的期望总体代价；如此将ROC 曲线土的每个点转化为代价平面上的一条线段，然后取所有线段的下界，围成的面积即为在所有条件下学习器的期望总体代价，如图所示：

在此模型的性能度量方法就介绍完了，以前一直以为均方误差和精准度就可以了，现在才发现天空如此广阔~