[发明专利]一种基于孤立森林学习的不平衡数据集的预测方法在审
| 申请号： | 202010837636.7 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN112070125A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 王竹荣;牛亚邦;黑新宏 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12;G06Q30/02;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 罗笛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于孤立森林学习的不平衡数据集的预测方法，包括以下步骤：接收预测请求；采集数据，明确数据集中的特征与标签及少数类样本和多数类样本的数量；将数据集中的非数值特征列以及标签列转变为分类数值；用多数类加权的少数类过采样技术合成少数类样本，形成平衡数据集；用孤立森林算法对平衡数据集进行异常点的识别和去除；之后进行数据标准化，划分训练集和测试集；构建并用训练集训练支持向量机分类器模型；通过遗传算法调整支持向量机分类器模型的超参数，训练完成后得到预测模型；将测试集输入预测模型得到预测结果。本发明一种基于孤立森林学习的不平衡数据集的预测方法，具有预测结果稳定、预测精度高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孤立 森林 学习 不平衡 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
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