[发明专利]模型训练、样本平衡方法及装置以及个人信用评分系统有效
| 申请号： | 201510981091.6 | 申请日： | 2015-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN106909981B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 席炎;王晓光;赵科科;张柯;毛旭东;杨旭;蔡宁 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 黄熊 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请公开一种针对不平衡样本集的模型训练方法及装置，对不平衡样本集进行样本平衡后再训练模型，从而提高模型的性能。该方法包括：获取不平衡样本集，所述不平衡样本集中包含负样本和正样本，且负样本与正样本的样本数量比大于不平衡阈值，所述不平衡阈值大于1；根据所述不平衡样本集中的正样本，以及与所述正样本相邻的样本，建立合成正样本，所述与所述正样本相邻的样本包含负样本和/或正样本；当合成正样本与正样本的数量之和与负样本数量的比值在平衡阈值区间内时，将合成正样本修改为正样本，生成平衡样本集；根据所述平衡样本集进行模型训练。本申请还公开一种针对不平衡样本集的样本平衡方法及装置以及一种个人信用评分系统。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 样本 平衡 方法 装置 以及 个人信用 评分 系统 | ||
【主权项】：
一种针对不平衡样本集的模型训练方法，其特征在于，包括：获取不平衡样本集，所述不平衡样本集中包含负样本和正样本，且负样本与正样本的样本数量比大于不平衡阈值，所述不平衡阈值大于1；根据所述不平衡样本集中的正样本，以及与所述正样本相邻的样本，建立合成正样本，所述与所述正样本相邻的样本包含负样本和/或正样本；当合成正样本与正样本的数量之和与负样本数量的比值在平衡阈值区间内时，将合成正样本修改为正样本，生成平衡样本集；根据所述平衡样本集进行模型训练。
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