[发明专利]一种针对非平衡数据集的分类预测方法及分类预测器在审
| 申请号： | 201711086357.6 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107871141A | 公开（公告）日： | 2018-04-03 |
| 发明（设计）人： | 李凤莲;张雪英;焦江丽;王灿;李坤奇;黄丽霞;孙颖;陈桂军 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所11569 | 代理人： | 王戈 |
| 地址： | 030000 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开一种针对非平衡数据集的分类预测方法及分类预测器，所述分类预测方法包括获取非平衡数据集中的训练样本集以及所述训练样本集对应的最佳分类结果；基于当前目标函数对所述训练样本集进行分类，得到当前分类结果；判断所述当前分类结果与最佳分类结果是否一致；如果一致，则所述当前目标函数作为最优目标函数；否则，基于分类器评价指标对所述当前分类结果进行性能评价确定当前奖惩函数；根据当前奖惩函数对当前目标函数进行修正，获得当前修正目标函数，所述当前修正目标函数作为当前目标函数，重新分类。本发明引入奖惩函数，根据当前奖惩函数对当前目标函数不断进行修正，从而获得最优目标函数，实现对非平衡数据集的准确分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 平衡 数据 分类 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种针对非平衡数据集的分类预测方法，其特征在于，所述分类预测方法包括：获取非平衡数据集中的训练样本集以及所述训练样本集对应的最佳分类结果；基于当前目标函数对所述训练样本集进行分类，得到当前分类结果；判断所述当前分类结果与最佳分类结果是否一致；如果一致，则所述当前目标函数作为最优目标函数，以对非平衡数据集中的测试样本集进行分类预测；否则，基于分类器评价指标对所述当前分类结果进行性能评价确定当前奖惩函数；根据当前奖惩函数对当前目标函数进行修正，获得当前修正目标函数，所述当前修正目标函数作为当前目标函数，重新分类。
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