[发明专利]一种机器学习中基于贝叶斯不平衡度量的深度采样方法有效
| 申请号： | 202010805545.5 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN112016597B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 韩光洁;王真;刘立 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06F18/21 | 分类号： | G06F18/21;G06F18/2415;G06N3/048 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 丁涛 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习中基于贝叶斯不平衡度量的深度采样方法。首先利用贝叶斯不平衡度量，对多组数据集中少数样本的不平衡度和数据集的不平衡度进行准确表达；确定数据集的不平衡度后，设置多组阈值，在每组阈值下对样本不平衡度高于该阈值的样本进行过采样，通过分类算法测试各组阈值下数据集的分类性能，从而筛选出最优阈值；最后利用神经网络学习最优阈值与数据集不平衡度之间的映射关系，在对新数据集进行过采样时，利用该神经网络对阈值的设置进行指导，实现精确的定向合成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 基于 贝叶斯 不平衡 度量 深度 采样 方法 | ||
【主权项】：
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