[发明专利]基于主动学习的不平衡数据分类方法在审
| 申请号： | 202010148859.2 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111368924A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 张静;董怀龙 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主动学习的不平衡数据分类方法，从原始无标签数据中随机抽样选取样本进行标注，作为初始训练数据；采用通用的机器学习模型对初始训练数据进行代价敏感学习训练；利用已训练的二元监督分类模型对原训练数据样本中所有未打标签的样本进行预测，根据不确定度来选择最不确定的N个样本；分别计算N个样本与已训练数据集中心点的欧式距离之和，从N个样本中根据距离的从大到小顺序选取M个样本；将选取的M个样本进行标记，加入至训练数据集；用通用的机器学习模型对初始训练数据集进行代价敏感学习训练；不断重复以上过程，迭代循环，直到选取的M个样本的平均不确定度小于设定的不确定度阈值，即停止训练。本发明的方法可以有效地在保持不平衡数据分类器性能的基础上，减少打标签的样本量，从而节省打标签的时间和人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主动 学习 不平衡 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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