[发明专利]一种优化的随机森林处理不平衡数据集的方法有效
| 申请号： | 202110110757.6 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112836735B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 卢宇彤;邓雷 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/214 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种优化的随机森林处理不平衡数据集的方法，所述方法包括数据预处理、随机森林模型的构建和分类预测，其中，所述数据预处理部分将找出少数类样本最近邻的k个多数类样本，组成难区分的区域，将这个区域的样本在原始数据集中进行重标签，且在难区分的区域进行少数类样本的生成，将重标签后的原始数据以及新增样本后的难区分区域作为不同的训练集输出；所述随机森林模型的构建将经过所述数据预处理部分处理的2个数据集作为模型的训练集，得到两个随机森林模型，所述分类预测将分两个阶段进入到所述的两个随机森林模型进行验证，最后获得样本的分类预测结果。本发明达到对少数类预测性能提升的同时，对多数类的预测正确率不会下降严重的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 优化 随机 森林 处理 不平衡 数据 方法 | ||
【主权项】：
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