PU 学習タスクがあり、この論文でそれを解決するための例外的なアルゴリズムのように見えるものを見つけました: https://www.cs.uic.edu/~liub/publications/ICDM-03.pdf
パート 5 で説明したように、「偏った」SVM の非標準的な定式化を実装したいと考えています。
これは、2 つのパラメーター C+ と C- を使用して、正のエラーと負のエラーに異なる重みを付けます。
この問題に既存の SVM ソルバーを使用して、レッグワークを促進するだけでなく、最適な時間の複雑さを確保することも考えました。これは、特徴空間とサンプル数の両方が非常に大きいためです (したがって、LIBLINEAR を使用したいのです)。
上記のようなカスタム損失関数を指定する方法はありますか?
助けてくれてありがとう。