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申请/专利权人：中国科学院国家天文台
摘要：本发明开发了一种机器学习中应用权重修正来减低加权训练偏差的方法，所述方法包括以下步骤：S1.标记各个群类的样本数量:计算训练数据中各个群类的样本数Ni，其中i为赋予群类的标签；S2.计算各个群类中样本的平均权重：在训练数据的某群类i中，将每个样本j的权重wij相加总和，然后除以Ni，并标记该群类i的平均权重wi；S3.使用机器学习算法对训练数据中样本的特征与其相对应的标签做分类回归；S4.将机器学习分类器计算出对群类i的概率Pwi，通过应用权重修正公式对其进行修正，得到修正后的概率Pi；S5.使用修正后的概率Pi做出最终的分类决策。此方法能够提高分类器为机器学习应用中的新数据分配概率的准确性。
主权项：1.机器学习中应用权重修正来减低加权训练偏差的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.标记机器学习分类器所使用的训练数据中的各个群类样本的数量：计算训练数据集中第i群类样本的总数，并标记为Ni；所述群类样本为图像；S2.将训练数据输入加权，依照使用者给定的数据加权办法，计算在训练数据的某群类i中，每个数据样本j的权重wij；S3.计算各个群类中样本的平均权重wi；S4.将训练数据中样本的特征与其相对应的标签以机器学习算法做分类回归；S5.将机器学习训练后，机器学习分类器计算出对第i群类样本的概率Pwi，通过权重修正器，应用权重修正公式对其进行修正，得到修正后的概率Pi；S6.使用修正后的概率Pi做出最终的分类决策；所述S3中，分类器计算第i群类样本的平均权重wi的方法为：在训练数据的第i群类中，将每个样本j的权重wij相加总和，然后除以第i群类样本的总数Ni，并标记该群类样本i的平均权重wi，此平均权重wi依下列公式计算： （1）所述权重修正器的权重修正公式： （2）其中，i为每个对象群类的标签，机器学习算法造成的训练加权偏差，通过上述公式计算的修正概率来消除。
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权利要求：
百度查询： 中国科学院国家天文台 机器学习中应用权重修正来减低加权训练偏差的方法
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