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摘 要:本发明公开了一种基于指数协同度量的特征选择方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、获取数据集并进行预处理;步骤2、设置最优特征子集的大小为C,并对获取的数据集进行降维处理;步骤3、采用5折交叉验证的方法将降维后的数据集划分为测试集和训练集,并对测试集进行分类;步骤4、使用Macro-F1和Micro-F1评价准则对分类器的分类结果进行评估。解决了实际应用中数据集类别大小不平衡的问题,更加强调术语ti出现在正类中的文档频率的重要性。ECM算法弥补了MMR的不足之处,提高了特征选择的准确率以及分类的效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010474513.1 | 专利名称: | 基于指数协同度量的特征选择方法 |
申请日: | 2020-05-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 选 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |