[发明专利]室内外标记的区分方法、分类器的训练方法及设备和介质

权利要求书

1.一种用户室内外标记的区分方法，其特征在于，所述方法包括：

采集目标用户的测量报告数据；

将所述目标用户的测量报告数据输入到用于分类用户的室内外标记的随机森林分类器；

根据所述随机森林分类器的分类计算，确定所述目标用户的室内外标记。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标用户的测量报告数据输入到用于分类用户的室内外标记的随机森林分类器之前，包括：

从采集的目标区域内样本用户的测量报告数据和每条训练数据对应的实际室内外标记中提取训练数据集；

将所述训练数据集输入到预设的随机森林分类模型中进行训练；

在训练过程中，通过网格搜索所述随机森林分类模型的最优模型参数；

将所述最优模型参数对应的随机森林分类模型作为所述随机森林分类器。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据集输入到预设的随机森林分类模型中进行训练之前，包括：

将所述训练数据集中每个训练数据设置为自变量，将所述每个训练数据对应的实际室内外标记设置为由所述自变量决定的因变量。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述最优模型参数对应的随机森林分类模型作为所述随机森林分类器，包括：

从所述样本测量报告数据中提取测试数据集；

将所述测试数据集输入到所述最优模型参数对应的随机森林分类模型进行预测验证；

确定预测验证结果与所述测试数据集对应设置的实际室内外标记之间的最小均方误差；

在所述均方误差不大于预设的阈值时，将所述最优模型参数对应的随机森林分类模型作为所述随机森林分类器；

在所述均方误差大于所述阈值时，重新通过网格搜索所述随机森林分类模型的最优模型参数。

5.如权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述测量报告数据包括入射角度、时延、测试功率值、下行时延和时间差。

6.一种随机森林分类器的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

从采集的目标区域内样本用户的测量报告数据和每条训练数据对应的实际室内外标记中提取训练数据集；

将所述训练数据集输入到预设的随机森林分类模型中进行训练；

在训练过程中，通过网格搜索所述随机森林分类模型的最优模型参数；

将所述最优模型参数对应的随机森林分类模型作为所述随机森林分类器。

7.一种通信节点设备，其特征在于，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有用户的室内外标记程序，所述处理器执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-5中任意一项所述方法的步骤。

8.一种随机森林分类器的训练设备，其特征在于，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有随机森林分类器的训练程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求6所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有用户的室内外标记程序，所述计算机程序可被至少一个处理器执行，以实现如权利要求1-5中任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有随机森林分类器的训练程序，所述计算机程序可被至少一个处理器执行，以实现如权利要求6所述方法的步骤。