[发明专利]基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法在审
| 申请号： | 202110615623.X | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113344075A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 陈佐;张志刚;杨胜刚;杨捷琳 | 申请（专利权）人： | 湖南湖大金科科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/40;G06N20/10;G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 伍旭伟 |
| 地址： | 415000 湖南省常德市鼎城区灌溪镇（常德高新技*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法，包括以下步骤：用混合采样算法对原始数据集进行均衡化处理，得到均衡化数据集；其中，原始数据集为多个高维不平衡数据的集合；用特征选择算法对所述均衡化数据集进行特征选择，得到最优特征集；用训练好的Stacking集成学习模型对所述最优特征集进行分类。本发明的目的在于提供一种基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法，以提高高维不平衡数据的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 学习 集成 不平衡 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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