[发明专利]一种基于分级采样的不平衡数据再平衡处理方法

权利要求书

1.一种基于分级采样的不平衡数据再平衡处理方法，其特征在于，包括如下步骤，

步骤1：把多数类样本点根据分类难度分成不同的分类难度等级；

步骤2：根据不同的分类难度等级为每个等级设置等级权重；

步骤3：根据等级权重设置样本激活函数；

步骤4：根据等级难度对每个等级进行下采样，离分类边界比较近的或者比较容易被错分类的样本会被选出来作为多数类样本的代表样本与少数类样本合并成新的数据集，得到新的平衡的数据集；

步骤5：结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于分级采样的不平衡数据再平衡处理方法，其特征在于，基于分级采样的不平衡数据再平衡方法输入：训练集S＝(s₁,s₂,s₃,...s_n),s_i＝(x,y),i＝1,2,3,...n，分级函数L，基分类器F，分级数m；

S1.诈骗电话样本(少数类样本)S_min，正常电话样本(多数类样本)S_max

S＝S_max∪S_min,

S2.把多数类样本根据L(x,y,F)函数分成m个级别：R₁,R₂,R₃,...R_m

S3.每个级别的重要性：

S4.设置分级采样权重a＝eⁱ

S5.

S6.对每个级别进行采样

S7.End

S8.Return新数据集。