[发明专利]一种基于深度强化学习的不平衡分类决策树生成方法在审
| 申请号： | 202110500508.8 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113095501A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 温桂铉;吴开贵 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N5/00 | 分类号： | G06N5/00 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的不平衡分类决策树生成方法，包括以下步骤：步骤(1)：数据预处理；对数据集D包含特征进行依次编号，同时把数据集归一化到[0，1]区间并且提取每个特征的p分位数；步骤(2)：决策树生成过程的状态空间表示；对决策树中的决策节点以及决策树整体进行向量表示；步骤(3)：决策树生成过程的动作空间表示；把决策树生成过程中节点位置选择、节点操作选择、划分特征选择以及划分阈值选择对应到马尔可夫决策过程中的动作空间；步骤(4)：利用常见的不平衡分类评估指标设计奖励函数；步骤(5)：把决策树生成过程建模成标准的马尔可夫决策过程，并运用已有的深度强化学习算法进行求解最优生成策略和决策树结构。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 不平衡 分类 决策树 生成 方法 | ||
【主权项】：
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