代价敏感极限学习机：基因表达数据的误分类与拒识控制

“嵌入误分类代价和拒识代价的极限学习机基因表达数据分类” 这篇研究论文探讨了如何在基因表达数据分类中应用代价敏感的极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）算法，以降低误分类代价。极限学习机是一种快速、高效的单隐藏层前馈神经网络训练方法，其核心在于随机初始化隐藏层权重，然后通过线性代数运算一次性求解输出层权重，避免了传统神经网络的迭代优化过程。 在分类问题中，误分类代价和拒识代价是两个关键概念。误分类代价是指将样本错误分类到其他类别的代价，而拒识代价则是指拒绝分类一个样本的代价。在实际应用中，这些代价可能因应用场景的不同而不同，例如在医疗诊断中，误诊和漏诊的代价可能显著不同。因此，设计一个能考虑这些代价的分类模型对于提高分类效果至关重要。 论文提出了一种名为CS-ELM（Cost-Sensitive ELM）的算法，该算法在ELM的基础上嵌入了误分类代价的概念。通过在分类过程中引入概率估计，并根据误分类代价对分类结果进行重新调整，以达到最小化平均误分类代价的目标。此外，CS-ELM还进一步引入了拒识代价，允许模型在某些不确定的情况下选择不进行分类，从而减少总体的分类代价。 实验部分，CS-ELM算法被应用于多个基因表达数据集，并与传统的ELM、代价敏感决策树（Cost-Sensitive Decision Tree）、代价敏感BP神经网络（Cost-Sensitive Backpropagation Neural Network）以及代价敏感支持向量机（Cost-Sensitive Support Vector Machine）进行了比较。结果显示，CS-ELM在降低误分类代价方面表现出色，提高了分类的可靠性。 关键词涉及的领域包括极限学习机的理论与应用、代价敏感学习、误分类代价的计算方法、拒识代价的处理策略以及基因表达数据的分析。这些关键词反映了论文的核心内容和技术手段，对于理解论文的研究目标和方法具有指导意义。 这篇研究对于机器学习和生物信息学领域的研究人员来说，提供了新的思路和工具，即如何在面对复杂数据如基因表达数据时，通过优化分类算法来考虑实际应用中的成本因素，以实现更优的分类性能。同时，对于实际应用者，它提示了在设计分类系统时，应该充分考虑误分类和拒识的代价，以做出更为合理的决策。