[00225741]一种类不平衡对分类模型性能影响程度的评价方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201510732754.0
交易方式：
技术转让
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联系人：
徐州中国矿业大学大学科技园有限责任公司
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所在地：江苏徐州市
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技术详细介绍
本发明涉及一种类不平衡对分类模型性能影响程度的评价方法，包括下列步骤：(1)分类模型库构建；(2)新数据集构造；(3)分类模型对新数据集进行预测；(4)分类模型性能评价；(5)影响程度等级评定。本发明首先采用机器学习中典型的分类算法构建分类模型库；然后，选取类不平衡数据集作为基准数据集，并在此基础上构建一组不平衡率依次递增的新数据集，选取不同的分类模型对这组新数据集分别进行分类和预测；最后，采用变异系数来评价分类模型的性能变异程度并划分等级，从而评价类不平衡对不同分类模型性能的影响程度，对于类不平衡问题的研究具有指导意义。针对不同的分类模型，本发明提供的类不平衡对分类模型性能影响程度的评价方法具有较高的普适性。
本发明涉及一种类不平衡对分类模型性能影响程度的评价方法，包括下列步骤：(1)分类模型库构建；(2)新数据集构造；(3)分类模型对新数据集进行预测；(4)分类模型性能评价；(5)影响程度等级评定。本发明首先采用机器学习中典型的分类算法构建分类模型库；然后，选取类不平衡数据集作为基准数据集，并在此基础上构建一组不平衡率依次递增的新数据集，选取不同的分类模型对这组新数据集分别进行分类和预测；最后，采用变异系数来评价分类模型的性能变异程度并划分等级，从而评价类不平衡对不同分类模型性能的影响程度，对于类不平衡问题的研究具有指导意义。针对不同的分类模型，本发明提供的类不平衡对分类模型性能影响程度的评价方法具有较高的普适性。
