[发明专利]改进梯度提升决策树性能的方法及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 202010224284.8 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111310860B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 夏树涛;向兴春;张怀选;戴涛 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/241;G06F18/2431;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种改进梯度提升决策树性能的方法及计算机可读存储介质，方法包括：训练基于梯度提升决策树的集成分类器，包括：构建训练数据和训练参数，训练数据包括带有标签的训练数据集和数据的特征集合，训练参数包括集成梯度提升决策树的数量和标签的翻转率；利用标签翻转率，采用标签翻转技术对训练数据集进行预处理得到预处理后的训练数据集；根据数据的特征集合和预处理后的训练数据集训练得到作为基学习器的梯度提升决策树；采用加和的方式将基学习器进行组合得到基于梯度提升决策树的集成分类器；利用集成分类器对新的分类样本进行分类并给出新样本的预测标签。在提升对标签噪声的鲁棒性能的同时保证训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 改进 梯度 提升 决策树 性能 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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