[发明专利]一种分类模型训练方法、系统、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201911398087.1 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111178435B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 王刚锋 | 申请（专利权）人： | 山东英信计算机技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郄晨芳 |
| 地址： | 250001 山东省济南市高新区*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种分类模型训练方法，所述分类模型训练方法包括确定数据集中第一类样本和第二类样本的采样倍率，并将采样倍率小于预设值的样本设置为目标样本；根据所述数据集中所有样本之间的欧式距离确定所述目标样本的数据分布特征信息；其中，所述数据分布特征信息为描述近邻样本中同类样本数量的信息，所述近邻样本为欧式距离小于预设距离的两个样本；根据所述数据分布特征信息生成所述目标样本对应的新样本；利用所述第一类样本、所述第二类样本和所述新样本训练分类模型。本申请能够均衡数据集中的各种类样本的数量，提高分类模型的预测准确度。本申请还公开了一种分类模型训练系统、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 训练 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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