[发明专利]一种基于自适应平衡集成与动态分层决策的多分类方法在审
| 申请号： | 201811599644.1 | 申请日： | 2018-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN109359704A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 高欣;何杨;井潇;刁新平;任昺;纪维佳 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提出了一种基于自适应平衡集成与动态分层决策的多分类方法，包括：根据一对多分解策略将原始数据集转化为多个二类数据集，以每个二类数据集中多数类样本与少数类样本数目分别作为参数区间上下限，平均每类准确率为评分标准，通过网格搜索法获得各子集采样数；据此综合过采样与欠采样技术平衡二类数据集以建立多个二分类子模型，通过平均法集成子模型获得二分类模型；根据所有二分类模型输出结果获取测试样本在一对多框架下决策空间位置信息，据此分别制定针对空白区、交叉区、正常区域的类别判定策略以确定样本最终类别。本发明实施例提供的技术方案，可提高一对多框架下分类模型对各类别的整体识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 二分类 一对多 样本 自适应平衡 动态分层 数据集 子模型 原始数据集 参数区间 测试样本 分类模型 技术平衡 决策空间 类别判定 评分标准 输出结果 数据集中 网格搜索 整体识别 正常区域 采样数 过采样 交叉区 空白区 平均法 欠采样 上下限 分类 准确率 子集 决策 分解 转化 制定 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应平衡集成与动态分层决策的多分类方法，其特征在于，所述方法步骤包括：(1)根据一对多分解策略将原始数据集转化为多个二类数据集，以每个二类数据集中多数类样本与少数类样本数目分别作为参数区间上下限，平均每类准确率为评分标准，通过网格搜索法获得各子集采样数；(2)据此综合过采样与欠采样技术平衡二类数据集以建立多个二分类子模型，通过平均法集成子模型获得二分类模型；(3)根据所有二分类模型输出结果获取测试样本在一对多框架下决策空间位置信息，据此分别制定针对空白区、交叉区、正常区域的类别判定策略以确定样本最终类别。
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