[发明专利]二类别分类预测模型的生成方法、用于生成分类预测模型的程序以及二类别分类预测模型的生成装置有效
| 申请号： | 200780101995.9 | 申请日： | 2007-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN101903895A | 公开（公告）日： | 2010-12-01 |
| 发明（设计）人： | 汤田浩太郎 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 黄纶伟;吕俊刚 |
| 地址： | 日本神*** | 国省代码： | 日本;JP |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 生成通过简单的操作进行实质上接近100％的二类别分类且可靠性高的二类别分类预测模型。二类别分类预测模型是通过下述步骤生成的，即：a)根据针对学习样本集合的各个学习样本产生的说明变量，求出用于将学习样本集合分类为预先设定的两个类别的判别函数；b)根据求出的判别函数，计算各学习样本的判别分数；c)根据计算出的判别分数，决定各学习样本的分类预测的正误；d)根据被错误分类的学习样本集合中的最大判别分数和最小判别分数，决定错误分类样本区域；e)取出包含在错误分类样本区域内的学习样本，构成新学习样本集合；f)针对新学习样本集合，重复a)～e)。 | ||
| 搜索关键词： | 类别 分类 预测 模型 生成 方法 用于 程序 以及 装置 | ||
【主权项】：
一种二类别分类预测模型的生成方法，其包括下述各步骤：a)根据针对学习样本集合的各个学习样本产生的说明变量，求出用于将所述学习样本集合分类为预先设定的两个类别的判别函数；b)根据所述求出的判别函数，计算各学习样本的判别分数；c)根据所述计算的判别分数，确定各学习样本的分类预测的正误；d)根据被错误分类的学习样本集合中的最大判别分数和最小判别分数，确定错误分类样本区域；e)取出包含在所述错误分类样本区域内的学习样本，构成新学习样本集合；f)针对所述新学习样本集合，重复所述a)～e)步骤；以及g)存储作为所述重复的结果而得到的多个判别函数和各个所述判别函数附带的错误分类样本区域信息，作为类别未知样本的分类预测模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于富士通株式会社，未经富士通株式会社许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/200780101995.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
