申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2021-04-13

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113095403B

主分类号：G06F18/2431

分类号：G06F18/2431;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.07.27#实质审查的生效;2021.07.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于分级采样的不平衡数据再平衡处理方法，包括：将多数类样本点根据分类难度分成不同的分类难度等级，并设置等级权重，根据等级权重进行下采样，将下采样得到的样本作为多数类样本的代表与少数类样本合并成新的数据集。通过在多个公开的不平衡数据集上的实验结果表明，与其他不平衡数据集处理方法相比，该方法更具优越性，显著提升了模型识别的F1值。

主权项：1.一种基于分级采样的不平衡数据再平衡处理方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1：把多数类样本点根据分类难度分成不同的分类难度等级；步骤2：根据不同的分类难度等级为每个等级设置等级权重；步骤3：根据等级权重设置样本激活函数；步骤4：根据等级难度对每个等级进行下采样，离分类边界比较近的或者比较容易被错分类的样本会被选出来作为多数类样本的代表样本与少数类样本合并成新的数据集，得到新的平衡的数据集；步骤5：结束；基于分级采样的不平衡数据再平衡方法输入：训练集S＝s1,s2,s3,...sn,si＝x,y,i＝1,2,3,...n，分级函数L，基分类器F，分级数m；S1.诈骗电话样本Smin，正常电话样本SmaxS＝Smax∪Smin,S2.把多数类样本根据Lx,y,F函数分成m个级别：R1,R2,R3,...RmS3.每个级别的重要性：S4.设置分级采样权重a＝eiS5.S6.对每个级别进行采样S7.EndS8.Return新数据集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种基于分级采样的不平衡数据再平衡处理方法

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