我有一个回归用例,我应该根据 3-4 个特征来估计一个值。使用随机森林,我能够得到约 20% 的错误。但是,我现在有一个约束。我可以高估但不能低估。因此,以改进错误为代价,我被允许高估。处理这种约束的正确方法是什么?可以只采用模型提供的估计值的 1.2 倍之类的方法吗?
总是高估
数据挖掘
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2021-10-06 04:16:51
1个回答
使用边缘处有悬崖的不对称损失函数;例如,
在哪里 , , . 这个想法是在你的损失函数中编码你的约束。