是否有任何算法擅长挑选特殊类别？

Question

当我看到机器学习，特别是分类时，我发现某些算法被设计用于对决策树进行分类，以便在没有考虑的情况下进行分类，如下所述：

对于两类问题，类别A和B，人们对特殊问题感兴趣，例如类别A.对于这种情况，假设我们有100个A和100​​0个B。一个好的分类可能有一个混合100A和100​​B作为一部分的结果让900B另一部分。这对分类很有用。但是有没有算法可以选择50A和5B作为一个部分，50A和995B作为另一部分。这可能不如分类视图那么好，但如果某人对A类感兴趣，我认为下一个算法可以给出更纯粹的A结果，因此它更好。

简而言之，这意味着是否有一种算法可以纯粹的特殊类别，而不是对它们进行无偏见的分类？

如果scikit-learn包含了这个算法，那就更好了。

Answer 1

如果我理解正确，我认为您要求的机器学习算法会给某些类别带来更高的权重，因此更有可能预测那些特殊的＆＃34;特殊的＆＃34;类。

如果您要问的是什么，您可以使用任何算法在预测期间输出每个类的概率。我认为大多数算法实际上采用了这种方法，但我特别知道神经网络会这样做。然后，您可以按比例在＆＃34;特殊＆＃34;类，或手动后处理预测输出（每个类的概率数组），以使概率适应您的规范。