申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所

申请日：2020-07-06

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN111967495B

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/243;G06F18/214;G06N5/01;G06N20/20;G16H50/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2020.12.08#实质审查的生效;2020.11.20#公开

摘要：本发明提供一种分类识别模型构建方法，用于构建用于小样本目标域的分类识别模型，包括如下步骤：S1、获得一个源域模型，其中所述源域模型是利用源域数据集训练集成模型生成的，所述源域模型包括多个个体分类器；S2、基于源域模型中每个个体分类器对源域数据集和目标域数据集的信息增益确定该个体分类器的特征信息增益评估指标；S3、基于每个分类器对应的特征信息增益评估指标采用预设调整策略对每个分类器进行重构，所有重构后的分类器组成目标域分类识别模型。本发明综合考虑了当前源域模型对目标域数据的分割准确度，及当前源域模型是否覆盖目标域中具有重要参考价值的属性特征，能够适应于样本数量小、标注困难的医疗诊断场景。

主权项：1.一种分类识别模型构建方法，用于构建用于老年痴呆识别的小样本目标域的分类识别模型，其特征在于，包括：S1、获得一个源域模型，其中所述源域模型是利用源域数据集训练集成模型生成的，所述集成模型为随机森林模型，所述随机森林模型包含多个决策树，每个决策树为一个个体分类器；其中，所述源域数据集为老年痴呆认知评估数据集，所述老年痴呆认知评估数据集通过如下方式获得：以多个老年对象为目标，进行认知评估测试，获得多个老年痴呆认知评估数据样本，每个样本包括老年痴呆早期症状测试数据以及对应的老年痴呆评估结果标签；S2、基于源域模型中每个个体分类器对源域数据集和目标域数据集的信息增益确定该个体分类器的特征信息增益评估指标；其中，所述目标域数据集为老年痴呆认知评估小样本数据集，所述老年痴呆认知评估小样本数据集通过如下方式获得：以老年对象为目标，进行认知评估测试，获得老年痴呆认知评估数据样本，每个样本包括老年痴呆早期症状测试数据以及对应的老年痴呆评估结果标签；S3、基于每个个体分类器对应的特征信息增益评估指标采用预设调整策略对每个个体分类器进行重构，所有重构后的个体分类器组成目标域分类识别模型；其中，基于每个决策树对应的特征信息增益评估指标采用不同的调整策略对每个决策树进行重构，所有重构后的决策树组成目标域分类识别模型；其中，特征信息增益评估指标小于第一阈值的决策树，采用目标域数据集重构决策树策略对该决策树进行重构；特征信息增益评估指标大于等于第一阈值且小于第二阈值的决策树，采用修改子树策略对该决策树进行重构；特征信息增益评估指标大于等于第二阈值且小于第三阈值的决策树，采用分割叶子节点策略对该决策树进行重构；特征信息增益评估指标大于等于第三阈值的决策树，采用更新属性阈值策略对该决策树进行重构。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种分类识别模型构建方法

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