[发明专利]基于设置总的错分率的可控置信机器算法有效
| 申请号： | 201410817003.4 | 申请日： | 2014-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN104573709B | 公开（公告）日： | 2018-08-03 |
| 发明（设计）人： | 蒋方纯 | 申请（专利权）人： | 深圳信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用机器学习领域，提供了一种基于设置总的错分率的可控置信机器算法，所述方法包括如下步骤：确定待分类的未知二元样本；利用二类分类器对未知二元样本进行二元置信分类；将二元置信分类结果转换成未知二元样本的输出值(Output Score)；根据未知二元样本的理想错分率计算该理想错分率对应的阈值范围(‑t，t)；如未知二元样本的输出值(Output Score)属于该阈值范围，将未知样本分配到拒绝域，如未知二元样本的输出值(Output Score)不属于该阈值范围，将未知样本分配到接受域。本发明提供的技术方案具有控制精度，实现灵活控制的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 二元样本 置信 样本分配 可控 输出 算法 机器学习领域 分类结果 灵活控制 分类器 接受域 拒绝域 分类 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于设置总的错分率的可控置信机器算法，其特征在于，包括：获取疾病实验数据的二元样本；确定待分类的未知二元样本；利用二元分类器对未知二元样本进行二元置信分类；将二元置信分类结果转换成未知二元样本的输出值；根据未知二元样本的理想错分率计算该理想错分率对应的阈值范围(‑t，t)；如未知二元样本的输出值属于该阈值范围，将未知样本分配到拒绝域，如未知二元样本的输出值不属于该阈值范围，将未知样本分配到接受域；对拒绝域中的未知样本进行人工处理；从人工处理后的未知样本和接受域中的未知样本中提出特征构成训练集；根据训练集对二元分类器进行训练；二元分类器用于对疾病实验数据进行分类。
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