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本发明公开了一种处理极度不平衡分类数据的动态自步集成方法,所述方法基于动态采样来避免采样过程中严重的信息丢失、过拟合和严重的计算开销,通过自步学习来先学习简单任务或样本,再学习复杂任务或样本,模拟教育模式中学习任务的从简单到复杂,从而能够更好地挖掘样本信息并构建更加高效和鲁棒的模型。同时,本发明提出了全新的“被否决”样本的定义,通过识别“被否决”样本来找出数据中正负样本重叠的部分并更好地学习这部分样本进行分类。本发明可应用于现实世界广泛存在的极度不平衡数据分类场景,解决了数据不平衡问题中伴随的正
(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 112784908 A
(43)申请公布日 2021.05.11
(21)申请号 202110117480.X
(22)申请日 2021.01.28
(71)申请人 华东师范大学
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