[发明专利]一种基于信度决策树的自训练学习方法在审
| 申请号： | 202010142693.3 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111368913A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 邹俊韬;燕雪峰;周勇 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于信度决策树的自训练学习方法，属于数据处理领域；首先对收集到的数据进行预处理，使用证据理论对未标记样本进行表述，提取证据中心然后利用标记样本数据训练信度决策树，并对未标记样本数据进行预测；使用结合Jousselme距离与概率的判别方式，挑选置信度较高的未标记样本加入标记样本训练集，让训练出的初始分类器有较高的准确性，提高自训练方法的泛化性。本发明使得自训练方法能够良好的适应决策树模型，且能够有效的提高对于数据分类的准确度与鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信度 决策树 训练 学习方法 | ||
【主权项】：
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