[發(fā)明專利]基于設(shè)置總的錯分率的可控置信機器算法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410817003.4
• 申請日: 2014-12-24
• 公開（公告）號: CN104573709B
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣方純
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳中一專利商標(biāo)事務(wù)所 44237
• 代理人: 張全文

本發(fā)明適用機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，提供了一種基于設(shè)置總的錯分率的可控置信機器算法，所述方法包括如下步驟：確定待分類的未知二元樣本；利用二類分類器對未知二元樣本進行二元置信分類；將二元置信分類結(jié)果轉(zhuǎn)換成未知二元樣本的輸出值(Output Score)；根據(jù)未知二元樣本的理想錯分率計算該理想錯分率對應(yīng)的閾值范圍(?t，t)；如未知二元樣本的輸出值(Output Score)屬于該閾值范圍，將未知樣本分配到拒絕域，如未知二元樣本的輸出值(Output Score)不屬于該閾值范圍，將未知樣本分配到接受域。本發(fā)明提供的技術(shù)方案具有控制精度，實現(xiàn)靈活控制的優(yōu)點。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于設(shè)置總的錯分率的可控置信機器算法。

背景技術(shù)

置信機器就是在機器學(xué)習(xí)的過程中對學(xué)習(xí)的結(jié)果同時提供一個可信的程度判斷或可以對學(xué)習(xí)結(jié)果進行預(yù)設(shè)的分類處理。置信機器在醫(yī)療診斷等高風(fēng)險的應(yīng)用領(lǐng)域有著重要的現(xiàn)實意義。置信機器是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中研究時間不長的一個分支，實現(xiàn)置信機器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)與方法并不多，有直接構(gòu)造置信度的方法，有間接構(gòu)造置信度的方法，有通過設(shè)置拒絕選項，可以進行預(yù)設(shè)的分類處理，來排除低可信的部分，從而提高剩余部分的可信度，實現(xiàn)置信分類，并對錯分率可控。

2005年由Vladimir Vovk，Alexander Gammerman，Glenn Shafer出版了關(guān)于信任機器學(xué)習(xí)的專著《Algorithmic Learning in a Random World》。2004年邱德紅等在計算機研究與發(fā)展期刊Vol.41，No.9中發(fā)表了《基于算法隨機性理論和奇異描述的置信學(xué)習(xí)機器》，根據(jù)Kolmogorov算法隨機性理論，為學(xué)習(xí)機器建立了一種置信機制，描述了置信學(xué)習(xí)機器的算法。

現(xiàn)有的方案有以下幾個問題：

(1)置信控制的精度不夠。目前上述的置信機器學(xué)習(xí)方法是通過設(shè)置Bin的方法來計算錯分率，并根據(jù)計算結(jié)果設(shè)置閾值，但最后總的錯分率控制與當(dāng)初預(yù)設(shè)值比較，有時差距會很大。

(2)置信控制不夠靈活。設(shè)置Bin的方法有一定的限制，不能任意設(shè)置數(shù)值，進行靈活多變的控制，滿足不同的要求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于設(shè)置總的錯分率的可控置信機器算法，其解決現(xiàn)有技術(shù)的置信控制的精度不夠，置信控制不夠靈活的問題。

本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一方面，一種基于設(shè)置總的錯分率的可控置信機器算法，所述方法包括如下步驟：

確定待分類的未知二元樣本；

利用二類分類器對未知二元樣本進行二元置信分類；

將二元置信分類結(jié)果轉(zhuǎn)換成未知二元樣本的輸出值(Output Score)；

根據(jù)未知二元樣本的理想錯分率計算該理想錯分率對應(yīng)的閾值范圍(-t，t)；

如未知二元樣本的輸出值(Output Score)屬于該閾值范圍，將未知樣本分配到拒絕域，如未知二元樣本的輸出值(Output Score)不屬于該閾值范圍，將未知樣本分配到接受域。

可選的，所述根據(jù)未知二元樣本的理想錯分率計算該理想錯分率對應(yīng)的閾值范圍(-t，t)的實現(xiàn)方法具體為：

設(shè)定等距離步長和理想錯分率，以原點為基準(zhǔn)，以等距離步長向左、右一步步的移動閾值范圍(-t₁，t₁)，當(dāng)閾值(-t₁，t₁)滿足已知二元樣本的理想錯分率時，確定閾值(-t₁，t₁)為未知二元樣本的理想錯分率對應(yīng)的閾值范圍(-t，t)。

可選的，，所述以等距離步長向左、右一步步的移動閾值范圍(-t₁，t₁)具體為：