[发明专利]基于构建的预测模型低成本、高区分度的数据分类方法在审
| 申请号： | 201811568315.0 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109685133A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 韩晗;陈锐浩;陈贻汕 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 李龙;徐金琼 |
| 地址： | 610094 四川省成都市成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于构建的预测模型低成本、高区分度的数据分类方法，属于分类预测技术领域，解决现有技术中需要通过获取更多的数据来制作多个二分类器，造成数据获取时间长，获取成本高等问题。本发明包括基于现有任一数据源，构建一个连续预测变量的二分类器，连续预测变量使用n个不含时间信息的自变量和m个含时间信息的自变量来共同预测；根据二分类器在连续预测变量范围内的预测结果，将连续预测变量范围分成三个区间，即左区间、中间区间和右区间；基于中间区间和二分类器，构建伴生指数；左区间和右区间的数据采用二分类器进行预测，中间区间的数据采用二分类器和伴生指数联合预测，得到最终数据的分类。本发明用于利用同一数据源进行数据区间分类。 | ||
| 搜索关键词： | 二分类 预测 构建 自变量 高区分度 时间信息 数据采用 数据分类 预测模型 低成本 左区间 伴生 分类 变量使用 数据获取 数据区间 同一数据 预测技术 预测结果 最终数据 数据源 制作 联合 | ||
【主权项】：
1.一种基于构建的预测模型低成本、高区分度的数据分类方法，其特征在于，如下步骤：S1、基于现有任一数据源，构建一个连续预测变量的二分类器，该连续预测变量使用n个不含时间信息的自变量和m个含时间信息的自变量来共同预测；S2、根据二分类器在连续预测变量范围内的预测结果，将连续预测变量范围分成三个区间，即左区间、中间区间和右区间；S3、基于中间区间和二分类器，构建伴生指数；S4、左区间和右区间的数据采用二分类器进行预测，中间区间的数据采用二分类器和伴生指数联合预测，得到最终数据的分类。
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