[發明專利]一種數據分類方法、裝置及系統在審
| 申請號： | 202011617742.0 | 申請日： | 2020-12-31 |
| 公開（公告）號： | CN112686312A | 公開（公告）日： | 2021-04-20 |
| 發明（設計）人： | 李霞 | 申請（專利權）人： | 蘇寧金融科技（南京）有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市萬慧達律師事務所 11111 | 代理人： | 陳怡 |
| 地址： | 211800 江蘇省南京市江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 數據 分類 方法 裝置 系統 | ||
1.一種數據分類方法，其特征在于，包括：
S1、獲取樣本數據，初始化所述樣本數據的權值；
S2、利用分類模型對所述樣本數據分類，結合所述樣本數據的正確分類信息獲得所述分類模型對所述樣本數據的錯判結果以及所述樣本數據中與所述錯判結果對應的錯判樣本；
S3、根據所述錯判樣本的權值計算所述分類模型的錯判率，根據所述分類模型的錯判率計算所述分類模型的權值，利用所述分類模型的權值更新所述樣本數據的權值；
S4、利用權值更新后的所述樣本數據重復步驟S2～S3迭代所述分類模型，根據所述錯判率在迭代獲得的多個所述分類模型中篩選出多個目標分類模型；
S5、利用各所述目標分類模型對待分類數據分類，基于各所述目標分類模型的權值確定所述待分類數據的分類結果。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述錯判樣本的權值計算所述分類模型的錯判率，包括：
將所述錯判樣本的數量與所述錯判樣本權值的乘積之和作為所述分類模型的錯判率。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述分類模型的錯判率計算所述分類模型的權值，包括：
按照如下公式計算所述分類模型的權值：
其中，ai為第i次迭代獲得的分類模型的權值，∈i為第i次迭代獲得的分類模型的錯判率，其中i＝1,2,3…。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述分類模型的權值更新所述樣本數據的權值，包括：
按照如下公式更新所述樣本數據的權值：
其中，wi,j為第i次迭代的樣本數據j的權值，Zi-1為歸一化因子，ai-1為第i-1次迭代獲得的分類模型的權值，j＝1,2,3,…,N，其中N為所述樣本數據的數量。
5.如權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述分類模型的錯判率在迭代獲得的多個所述分類模型中篩選出多個目標分類模型，包括：
將獲取到的迭代得到的多個分類模型對應的所述錯判率與目標模型選取條件對比，在滿足所述目標模型選取條件的所述分類模型中確定所述目標分類模型。
6.如權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取樣本數據，包括：
采集原始數據，提取所述原始數據的特征信息；
統計各所述特征信息對應的所述原始數據的數據量；
根據各所述特征信息對應的所述原始數據的數據量篩選所述特征信息，將篩選后剩余的所述特征信息作為所述樣本數據。
7.如權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于，所述利用各所述目標分類模型對待分類數據進行分類，基于各所述目標分類模型的權值確定分類結果，包括：
利用各所述目標分類模型對待分類數據分類，獲得所述待分類數據的初步分類結果；
根據所述目標分類模型的權值對所述待分類數據的初步分類結果進行加權計算，獲得所述待分類數據的分類結果。
8.如權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于，所述利用分類模型對所述樣本數據分類，結合所述樣本數據的正確分類信息，獲得所述分類模型對所述樣本數據的錯判結果以及所述樣本數據中與所述錯判結果對應的錯判樣本，包括：
利用所述分類模型對所述樣本數據分類，獲得所述樣本數據的分類結果；
將所述樣本數據的分類結果與所述正確分類信息對比，獲得所述樣本數據的錯判結果，并在所述樣本數據中確定所述樣本數據的錯判結果對應的錯判樣本。
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