[发明专利]一种基于不确定性与相似度量的主动学习分类方法在审
| 申请号： | 202110974335.3 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113590830A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 刘智;杨雅茹;曾文丽;张荣华;杨根 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/194;G06F40/279;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京中索知识产权代理有限公司 11640 | 代理人： | 唐亭 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于不确定性与相似度量的主动学习分类方法，包括以下步骤：S1：对未标注分类数据进行预处理、向量化；S2：聚类，并选择各类中最具代表性的样本进行人工标注并记为数据集L，其余样本记为集合U；S3：计算U中各样本的相似度量值；S4：将L用于训练多个不同的机器学习模型，获得各模型的准确率和输出值；S5：确定各模型的权重值和不确定程度，从而确定不确定性决策值；S6：确定有最大价值的多样性训练样本，对其标注后更新至数据集L中，同时将从U中移除，得到更新的集合U；S7：重复步骤S3‑S6，直至各模型的准确率不再变化，得到最终的标记数据集L。本发明能够减小信息冗余样本量，在保证训练效果的基础上减少数据标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 不确定性 相似 度量 主动 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
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