[發明專利]樣本總體的處理方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010061949.8
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111310797A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 王防修
• 申請（專利權）人: 武漢輕工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 方昊佳

本發明公開了一種樣本總體的處理方法，包括：獲取用戶選擇的當前樣本總體集；對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率；將所述誤判率與預設值進行比較；若所述誤判率小于等于所述預設值，則利用所述當前樣本總體集進行待測樣本的歸類分析。本發明還公開了一種樣本總體的處理裝置、設備和存儲介質。本發明降低了對待測樣本的誤判風險。

技術領域

本發明涉及計算機領域，尤其涉及一種樣本總體的處理方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

由已分類的樣本總體對待測樣本進行歸類，這種歸類的合理性就完全取決于樣本總體本身分類的合理性。而目前很多場景中在對待測樣本進行歸類時，并未對樣本總體的合理性進行檢驗，樣本總體是在建立時通過人為來判斷其合理性，這就導致對待測樣本的歸類存在誤判高的風險。

因此，現有技術中存在對待測樣本的歸類誤判風險高的問題。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種樣本總體的處理方法、裝置、設備和存儲介質，旨在解決現有技術中存在的對待測樣本的歸類誤判風險高的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種樣本總體的處理方法，包括：獲取用戶選擇的當前樣本總體集；對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率；將所述誤判率與預設值進行比較；若所述誤判率小于等于所述預設值，則利用所述當前樣本總體集進行待測樣本的歸類分析。

可選地，所述將所述誤判率與預設值進行比較的步驟之后，所述樣本總體的處理方法還包括：若所述誤判率大于所述預設值，則獲取新的樣本總體集作為當前樣本總體集，返回所述對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率的步驟。

可選地，所述獲取當前樣本總體集的步驟，還包括：獲取用戶選擇的對待測樣本進行歸類的歸類規則；所述對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率的步驟，具體包括：根據所述歸類規則對應的目標算法，對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率。

可選地，所述歸類規則為馬氏距離算法，所述根據所述歸類規則對應的目標算法，對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率的步驟包括：遍歷所述當前樣本總體集，獲得遍歷到的當前樣本總體；將所述當前樣本總體集中除所述當前樣本總體以外的各樣本總體作為其他樣本總體，計算所述當前樣本總體內的各樣本到各其他樣本總體之間的馬氏距離；根據各所述馬氏距離判斷所述當前樣本總體內的各樣本是否誤判，統計所述當前樣本總體中被誤判的樣本數；在遍歷完成后，獲得所述當前樣本總體集內各樣本總體中被誤判的樣本數；根據所述當前樣本總體集內各樣本總體中被誤判的樣本數和各樣本總體的樣本均值，計算所述當前樣本總體集的誤判率。

可選地，所述遍歷所述當前樣本總體集，獲得遍歷到的當前樣本總體之前，所述樣本總體的處理方法還包括：統計所述當前樣本總體集的樣本容量；若所述樣本容量小于2，則獲取新的樣本總體集作為當前樣本總體集，返回所述對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率的步驟。

可選地，所述歸類規則為貝葉斯算法，所述根據所述歸類規則對應的目標算法，對所述當前樣本總體集進行回代誤判率的計算，獲得誤判率的步驟包括：遍歷所述當前樣本總體集，獲得遍歷到的當前樣本總體；將所述當前樣本總體集中除所述當前樣本總體以外的各樣本總體作為其他樣本總體，計算所述當前樣本總體內的各樣本到各其他樣本總體之間的貝葉斯判別值；根據各所述貝葉斯判別值判斷所述當前樣本總體內的各樣本是否誤判，統計所述當前樣本總體中被誤判的樣本數；在遍歷完成后，獲得所述當前樣本總體集內各樣本總體中被誤判的樣本數；根據所述當前樣本總體集內各樣本總體中被誤判的樣本數和各樣本總體的樣本均值，計算所述當前樣本總體集的誤判率。