[发明专利]一种二分类器的训练方法、装置、及计算机设备在审
| 申请号： | 201810658424.5 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN109086791A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 宋博文 | 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 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 公开了一种二分类器的训练方法、装置及计算机设备，该方法包括：利用以下步骤进行迭代处理，直至迭代次数达到预设的次数阈值：利用设定的学习算法与训练样本集进行训练，得到弱分类器，所述训练样本集中包括多个训练样本，所述多个训练样本中的任一训练样本具有权重；基于所述弱分类器的受试者工作特征ROC曲线确定所述弱分类器的分类阈值；得到所述弱分类器利用所述分类阈值对所述训练样本集的指定部分样本子集中任一训练样本的分类结果；基于所述分类结果对所述多个训练样本中的任一训练样本的权重进行调整；迭代结束后，对每一次迭代得到的弱分类器进行整合得到二分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本 弱分类器 二分类 计算机设备 训练样本集 分类结果 权重 受试者工作特征 迭代处理 迭代结束 学习算法 样本子集 一次迭代 分类 迭代 预设 整合 | ||
【主权项】：
1.一种二分类器的训练方法，所述方法包括：利用以下步骤进行迭代处理，直至迭代次数达到预设的次数阈值：利用设定的学习算法与训练样本集进行训练，得到弱分类器，所述训练样本集中包括多个训练样本，所述多个训练样本中的任一训练样本具有权重；基于所述弱分类器的受试者工作特征ROC曲线确定所述弱分类器的分类阈值；得到所述弱分类器利用所述分类阈值对所述训练样本集的指定部分样本子集中任一训练样本的分类结果；基于所述分类结果对所述多个训练样本中的任一训练样本的权重进行调整；迭代结束后，对每一次迭代得到的弱分类器进行整合得到二分类器。
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