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在各种现实世界情景中，需要有限资源分配的序数分类任务很普遍。示例包括在医疗资源分配的背景下评估疾病严重程度，并将机器质量分类为在容量限制内安排维持治疗的好，中或坏。我们为方案提出了一个综合的分析框架，除了包括顺序分类问题外，由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。该框架使用训练有素的序列分类器生成的概率矩阵作为具有最小错误分类成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。我们将资源分配问题的制定与样本的配方与运输问题说明了等效，从而实现了我们解决方案的已建立运输启发式方法。为了证明框架的有效性和适用性，我们将其应用于表格数据和图像数据集中。所提出的框架的性能明显优于使用非字体分类器的替代常见方法，基于序的决策树模型的平均成本降低了1％，而有序神经网络的平均成本降低了4.4％。我们的结果表明，所提出的框架可以为序数分类问题提供有效的限量资源分配。我们的代码可从https://github.com/liorrabkin/hybrid- cost-Sentimentimization获得。
序数分类问题中的资源分配
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