[发明专利]结合类别权重的集成学习分类方法在审
| 申请号： | 201510010783.6 | 申请日： | 2015-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN104573013A | 公开（公告）日： | 2015-04-29 |
| 发明（设计）人： | 吴悦;严超 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 陆聪明 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种结合类别权重的集成学习分类方法，首先将原始数据进行预处理，转换成分类方法可以处理的数据格式，获得训练数据集和待分类数据集；然后初始化训练数据集样本权重；然后依据训练数据集及其样本权重迭代训练M个基分类器，其中计算类别权重；然后集成所有基分类器，结合类别权重使用判别分类器，对待分类数据集进行分类；最后将分类结果保存到文件中，提供分类预测的参考。本发明解决了在集成学习的多类别分类问题中，类别之间训练不平衡的问题，更好地抵制了“过学习”并且提高了模型预测精度，为分类预测提供更可靠的参考。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 类别 权重 集成 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种结合类别权重的集成学习分类方法，其特征在于该方法具体步骤如下：A. 将原始数据进行预处理，转换成分类方法能处理的数据格式，同时获得训练数据集和待分类数据集；B. 初始化训练数据集样本权重；C. 从m=1到M迭代，依据训练数据集及其样本权重训练M个基分类器；D. 集成步骤C中的所有基分类器，结合类别权重使用判别分类器，对待分类数据集进行分类；E. 将分类结果保存到文件中，提供分类预测的参考。
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