为回归模型提供偏差，以减少错误的总成本
新手
你好,
我正在运行一个线性回归模型来预测货币总额。但是，如果我偏离目标超过15%，就会根据偏离目标的方向处以罚款。因此，如果我低估了15%或更多的价值，我必须支付500欧元的罚款，如果我高估了15%或更多的价值，我必须支付1000欧元的罚款。目前，我的模型正确预测了数据库的四分之三。
然而，这给我留下了巨大的成本，在预测过高和预测过低的情况下，成本是平均分布的。我想修改一下模型，把这个价格差异考虑进去，以减少遗漏的成本。这意味着我宁愿低于我的目标，而不是超过我的目标，因为那样更便宜。
目前，我生成了两个列，它们定义了我是否超出(true,False)或低于(true,False)目标15%或更多。我能帮上忙吗?我知道这可能会降低模型的准确性，但从业务角度来看，降低总成本非常重要。
亲切的问候,
Hauke
我正在运行一个线性回归模型来预测货币总额。但是，如果我偏离目标超过15%，就会根据偏离目标的方向处以罚款。因此，如果我低估了15%或更多的价值，我必须支付500欧元的罚款，如果我高估了15%或更多的价值，我必须支付1000欧元的罚款。目前，我的模型正确预测了数据库的四分之三。
然而，这给我留下了巨大的成本，在预测过高和预测过低的情况下，成本是平均分布的。我想修改一下模型，把这个价格差异考虑进去，以减少遗漏的成本。这意味着我宁愿低于我的目标，而不是超过我的目标，因为那样更便宜。
目前，我生成了两个列，它们定义了我是否超出(true,False)或低于(true,False)目标15%或更多。我能帮上忙吗?我知道这可能会降低模型的准确性，但从业务角度来看，降低总成本非常重要。
亲切的问候,
Hauke
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