[发明专利]一种基于罗切斯特模型-朴素贝叶斯模型的数据分类系统无效
| 申请号： | 200910238215.6 | 申请日： | 2009-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN101719147A | 公开（公告）日： | 2010-06-02 |
| 发明（设计）人： | 尹留志 | 申请（专利权）人： | 合肥兆尹信息科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 徐宁;关畅 |
| 地址： | 230001 安徽省合肥市金*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于罗切斯特模型-朴素贝叶斯模型的数据分类系统，它包括：一数据处理模块根据输入的原始样本集中各类样本变量的缺失值比率，以及各类样本变量之间的相关性和样本属性，将原始样本集分为饱和层和缺失层；一样本抽样模块根据目标变量，从饱和层和缺失层中随机抽取训练样本变量和测试样本变量，分别形成具有饱和层和缺失层的训练样本集和测试样本集；一模型建立模块对饱和层中的训练样本采用罗切斯特回归模型建模，对缺失层中的训练样本采用朴素贝叶斯模型建模，得到一具有罗切斯特回归模型和朴素贝叶斯模型的混合动态模型；一数据测试模块将饱和层的测试样本输入混合动态模型中的罗切斯特回归模型中，将缺失层的测试样本输入混合动态模型中的朴素贝叶斯模型中，之后进行测试，得到并输出评分结果。本发明兼具罗切斯特回归模型和朴素贝叶斯模型的优点，形成优势互补，可以广泛应用在金融业、零售业和电信业中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 罗切斯特 模型 朴素 贝叶斯 数据 分类 系统 | ||
【主权项】：
一种基于罗切斯特模型-朴素贝叶斯模型的数据分类系统，其特征在于：它包括数据处理模块、样本抽样模块、模型建立模块、数据测试模块；所述数据处理模块中，根据输入的原始样本集中各类样本变量的缺失值比率，以及各类样本变量之间的相关性和样本属性，将所述原始样本集分为饱和层和缺失层；所述样本抽样模块中，根据目标变量，从所述饱和层和缺失层中随机抽取训练样本变量和测试样本变量，分别形成具有饱和层和缺失层的训练样本集和测试样本集，将所述训练样本集输入所述模型建立模块，将所述测试样本集输入所述数据测试模块；所述模型建立模块中，对所述饱和层中的训练样本采用罗切斯特回归模型建模，对所述缺失层中的训练样本采用朴素贝叶斯模型建模，并将得到一混合动态模型输入到所述数据测试模块中，所述混合动态模型包括有罗切斯特回归模型和朴素贝叶斯模型；所述数据测试模块中，将所述饱和层的测试样本输入所述混合动态模型中的罗切斯特回归模型中，将所述缺失层的测试样本输入所述混合动态模型中的朴素贝叶斯模型中，之后进行测试，得到并输出评分结果。
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