[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910247972.3 | 申請日: | 2019-03-29 |
| 公開(公告)號: | CN109948730A | 公開(公告)日: | 2019-06-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 何博睿 | 申請(專利權(quán))人: | 中誠信征信有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 待分類數(shù)據(jù) 分類模型 數(shù)據(jù)分類 存儲介質(zhì) 電子設(shè)備 分析模型 負樣本 樣本 貝葉斯分類器 迭代訓(xùn)練 金融領(lǐng)域 輸入分類 數(shù)據(jù)分析 訓(xùn)練過程 貝葉斯 正樣本 分類 概率 預(yù)設(shè) 標注 金融 應(yīng)用 分析 | ||
1.一種數(shù)據(jù)分類方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待分類數(shù)據(jù)的信息;
將獲取的所述待分類數(shù)據(jù)的信息,輸入分類模型中,得到各個所述待分類數(shù)據(jù)為第一類數(shù)據(jù)的概率,其中,所述第一類數(shù)據(jù)為:與正樣本對應(yīng)的數(shù)據(jù);
根據(jù)得到的概率,對各所述待分類數(shù)據(jù)分類;
其中,所述分類模型是按以下步驟訓(xùn)練得到的:
S210:獲取正樣本集P、未標注樣本集M,從正樣本集P中獲取部分樣本,得到第一正樣本子集S,將所述S與未標注樣本集M相加得到混合樣本集M+S,將所述P中減去所述S得到第二正樣本子集P-S,并將所述M+S中的各個樣本標注負的樣本標識,將所述P-S中的各個樣本標注正的樣本標識;
S220:根據(jù)所述M+S中各個樣本的樣本標識、所述M+S中各個樣本的信息、所述P-S中各個樣本的樣本標識、所述P-S中各個樣本的信息,訓(xùn)練第一預(yù)設(shè)模型,得到第一模型;
S230:用所述第一模型預(yù)測所述M+S中各個樣本為正樣本的概率,并根據(jù)所述M+S中各個樣本為正樣本的概率,為所述M+S中各個樣本重新標注樣本標識;
S240:根據(jù)所述M+S中各個樣本重新標注的樣本標識、所述M+S中被重新標注樣本標識的樣本的信息、所述P-S中各個樣本的樣本標識、所述P-S中各個樣本的信息,重新訓(xùn)練所述第一預(yù)設(shè)模型,得到第二模型;
S250:判斷得到的所述第二模型相對于所述第一模型是否有提升;
S260:如果沒有提升,則將得到的所述第二模型確定為所述可靠負樣本分析模型;
S270:如果有提升,則將所述第一模型重置為所述第二模型,再執(zhí)行步驟S230~S250;
S280:用所述可靠負樣本分析模型對所述M中的各個樣本進行分析,確定出可靠負樣本,并根據(jù)所述可靠負樣本、所述P中的各個樣本確定分類模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述M+S中各個樣本為正樣本的概率,為所述M+S中各個樣本重新標注樣本標識,包括:
確定第一概率閾值與第二概率閾值,其中,所述第一概率閾值小于所述第二概率閾值;
從所述M+S的各個樣本中選擇為正樣本的概率小于所述第一概率閾值的樣本,并將所選擇的樣本重新標注負的樣本標識;
從所述M+S的各個樣本中選擇為正樣本的概率大于所述第二概率閾值的樣本,并將所選擇的樣本重新標注正的樣本標識。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述確定第一概率閾值與第二概率閾值,包括:
用所述第一模型預(yù)測所述P-S中的各個樣本為正樣本的概率;
對所述第一模型預(yù)測出的各個概率按從小到大的順序進行排序;
將排序好的各個所述概率中的第一預(yù)設(shè)分位點對應(yīng)的概率作為第一概率閾值,將排序好的各個所述概率中的第二預(yù)設(shè)分位點對應(yīng)的概率作為第二概率閾值,其中,所述第一預(yù)設(shè)分位點小于所述第二預(yù)設(shè)分位點。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述判斷得到的所述第二模型相對于所述第一模型是否有提升,包括:
用所述第一模型和所述第二模型分別對所述M中的各個樣本進行預(yù)測,得到所述M中的各個樣本用第一模型預(yù)測為正樣本的第一正概率,以及所述M中的各個樣本用第二模型預(yù)測為正樣本的第二正概率;
用所述第一模型和所述第二模型分別對所述P中的各個樣本進行預(yù)測,得到所述P中的各個樣本用第一模型預(yù)測為負樣本的第一負概率,以及所述P中的各個樣本用所述第二模型預(yù)測為負樣本的第二負概率;
根據(jù)各個所述第一正概率、各個所述第二正概率、各個所述第一負概率、各個所述第二負概率,判斷得到的所述第二模型相對于所述第一模型是否有提升。
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G06K9-03 .錯誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標記或含有代碼標記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個筆畫組成的,而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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