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申请/专利权人：中南民族大学
摘要：本发明公开了一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法，该方法包括以下步骤：通过入库贫困户相关基本信息进行整理，提取致贫敏感信息，作为模型的输入；通过抽取贫困户的入库日期以及脱贫日期，得到贫困户从入库到脱贫所用的时间即脱贫年限，作为模型的输出；在建模过程中采用自适应聚类的近邻欠采样技术对AdaBoost算法进行改进，得到ACNUSBoost算法，通过自适应聚类算法对训练样本中的多数类样本进行聚类，针对每个簇的聚类中心保留一定比例的近邻样本作为代表性样本，随机去除部分剩余的多数类样本；并对分类器进行多次线性组合，得到基于ACNUSBoost算法的脱贫时间预测模型；本发明利用欠采样技术解决AdaBoost算法中少数类样本有限的问题，能准确进行脱贫时间的预测。
主权项：1.一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：训练阶段：获取贫困户数据库，通过入库贫困户相关基本信息进行整理，提取致贫敏感信息，作为模型的输入，即训练样本；通过抽取贫困户的入库日期以及脱贫日期，得到贫困户从入库到脱贫所用的时间即脱贫年限，作为模型的输出；在建模过程中采用自适应聚类的近邻欠采样技术对AdaBoost算法进行改进，得到了ACNUSBoost算法，通过自适应聚类算法对训练样本中的多数类样本进行聚类，针对每个簇的聚类中心保留一定比例的近邻样本作为代表性样本，随机去除部分剩余的多数类样本，少数类样本数量保持不变；并对分类器进行多次线性组合，得到基于ACNUSBoost算法的脱贫时间预测模型；测试阶段：输入待预测的贫困户数据，通过基于ACNUSBoost算法的脱贫时间预测模型，输出预测的脱贫时间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南民族大学 一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法
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