[发明专利]一种基于机器学习的异常样本检测方法在审
| 申请号： | 201911157400.2 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110991657A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 柴磊;许靖;尹帅 | 申请（专利权）人： | 深圳市魔数智擎人工智能有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10 |
| 代理公司： | 深圳市神州联合知识产权代理事务所(普通合伙) 44324 | 代理人： | 周松强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明是一种基于机器学习的异常样本检测方法，该方法并不直接使用概率统计的方法来找出原始数据中的异常点，而是利用有监督的机器学习方法，对带有标签的样本数据，主要针对二类分类的样本数据，反复构建不同的分类模型，然后对原始样本数据进行分类预测，最后利用预测的概率值得方差或者标准差作为异常样本检测的标准。本申请提供一种新异常样本的检测的方法，既丰富了现有异常样本检测方法，又能在一定程度上快速有效地检测出异常样本，消除异常样本对正常样本的不良影响，对提升模型的稳定性以及预测精度都有一定程度的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 异常 样本 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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