質問: 機械学習を用いたクラス分けをする際に、各クラスに重みづけすることは可能ですか? 例えば、ある複数の予測因子をもとに、a, b, cに分類するといった問題があるとき、ふつうは全てのクラスまんべんなく正答率をあげるよう学習すると思うのですが、cのものは確実にcに分類したい といった重みを変更して学習するといったことはできないのでしょうか?
回答: 学習を行う関数実行時にコスト行列( 'cost' オプション)を使う方法がまず有効かと思います。 例下記ページで 'cost' の項を確認してみてください。 k近傍法:https://jp.mathworks.com/help/stats/fitcknn.html サポートベクターマシン:https://jp.mathworks.com/help/stats/fitcsvm.html webセミナーで解説した部分がありますので参考にしてみてください。 matlabを使った予知保全・故障予測(39:30辺りから) k近傍法で具体的にどんな計算が行われているかについては、以下も参考になるかもしれません。 最近傍法では誤判別のコストをオプションで指定できますが、実際はどのような計算が行われていますか?