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公开(公告)号：CN113095411A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110401349.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 应急管理部通信信息中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于分层技术的分类模型倾向性检验方法及系统，其方法包括：步骤S1：获得训练好的分类模型、训练集和测试集；步骤S2：判断训练集中正负样本的比值，如果比值趋于1，执行步骤S3：否则执行步骤S4；步骤S3：从测试集中按预设的正负样本比值β和1/β，分层抽取两组样本集；将两组样本集输入训练好的分类模型，计算分类错误率指标，以判断训练好的分类模型的倾向性；步骤S4：从测试集中按预设的正负样本比值β、1和1/β，分层抽取三组样本集；将三组样本集输入训练好的分类模型，计算分类错误率指标，以判断训练好的分类模型的倾向性。本发明通过设置不相同的采样比例，在测试集上对模型倾向性进行检验，通过分类性能指标对模型倾向性做出评估。
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