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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利基于基分类器的数据分类方法及装置、介质和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110097098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910314159.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于基分类器的数据分类方法及装置、介质和电子设备是由李欣设计研发完成，并于2019-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于基分类器的数据分类方法及装置、介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于基分类器的数据分类方法及装置、计算机可读介质和电子设备，涉及机器学习技术领域。该数据分类方法包括：确定多个基分类器组合，计算各基分类器组合的准确性指标和多样性指标；根据各基分类器组合的准确性指标对各基分类器组合进行排序，并确定各基分类器组合的准确性排序值；根据各基分类器组合的多样性指标对各基分类器组合进行排序，并确定各基分类器组合的多样性排序值；根据各基分类器组合的准确性排序值和多样性排序值计算各基分类器组合的评价指标，将评价指标最大的基分类器组合中的基分类器确定为选择出的基分类器，利用选择出的基分类器对待分类数据进行分类。本公开可以提高集成分类器分类的准确性。

本发明授权基于基分类器的数据分类方法及装置、介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于基分类器的数据分类方法，应用于包括多个基分类器的集成分类器，其特征在于，包括： 获取待选择的基分类器的总数量M，M为大于2的正整数；利用预先构建的与分类任务相关的映射表，通过分类任务确定预定数量m，m为正整数且1＜m≤M；根据所述基分类器的总数量M和所述预定数量m确定基分类器组合的数量，所述基分类器组合由m个基分类器组成；根据N个所述基分类器组合分别对信用评分模型建模样本进行分类，得到所述信用评分模型建模样本的预测结果；所述信用评分模型建模样本包括信用好的用户样本和信用差的用户样本，所述信用好的用户样本与所述信用差的用户样本之间的数量差距大于预设平衡阈值； 根据混淆矩阵计算各所述基分类器组合的准确性指标和多样性指标，所述混淆矩阵包括所述预测结果和真实情况下的类别信息； 根据各所述基分类器组合的准确性指标对各所述基分类器组合进行排序，并确定各所述基分类器组合的准确性排序值； 根据各所述基分类器组合的多样性指标对各所述基分类器组合进行排序，并确定各所述基分类器组合的多样性排序值； 确定所述基分类器组合的数量； 利用所述基分类器组合的数量和所述基分类器组合的准确性排序值确定第一数值，并利用所述基分类器组合的数量和所述基分类器组合的多样性排序值确定第二数值； 配置所述第一数值的权重为第一权重，并配置所述第二数值的权重为第二权重；其中，所述第一权重与所述第二权重均大于等于0，且所述第一权重与所述第二权重之和为1； 利用所述第一权重与所述第二权重计算所述第一数值与所述第二数值的加权调和平均数，使得所述加权调和平均数最大，并将最大的加权调和平均数确定为所述基分类器组合的评价指标；所述加权调和平均数的计算公式如下： 其中，WAD_Rank α,βAUC Rank,Div Rank为所述加权调和平均数，N为所述基分类器组合的数量，AUC Rank为所述准确性排序值，Div Rank为所述多样性排序值，N+1-AUC Rank为所述第一数值，N+1-Div Rank为所述第二数值，β为所述第一权重，α为所述第二权重； 将评价指标最大的基分类器组合中的基分类器确定为选择出的基分类器，利用所述选择出的基分类器对待分类数据进行分类得到所述待分类数据的信用评分结果。

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