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本发明涉及机器学习分类方法技术领域,尤其涉及一种针对不平衡样本的机器学习分类方法,针对当前现有的针对不平衡样本的机器学习分类方法对于样本比例超过4:1的仍存在效果不好的问题,现提出如下方案,其中包括以下步骤:S1:下定义,S2:定义输入,S3:公式计算,S4:输出及处理,本发明的目的是通过利用相对危险度来替换分类回归树的建立树分割点的基尼指数来解决样本分类比例超过4:1的不平衡数据的问题,且在正负样本为40:1的样本集上,此算法测试效果为准确性80%,远高于SVC等常用机器学习算法。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114219018 A
(43)申请公布日 2022.03.22
(21)申请号 202111461693.0
(22)申请日 2021.12.02
(71)申请人 玖特(北京)医学科技有限公司
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