【摘 要】
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样本标签的完整性对于有监督学习问题的分类精度有着显著影响,然而在现实数据中,由于标注过程的随机性和标注人员的不专业性等因素,数据标签不可避免地会受到噪声污染,即样本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872186,61802205,91846104)
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样本标签的完整性对于有监督学习问题的分类精度有着显著影响,然而在现实数据中,由于标注过程的随机性和标注人员的不专业性等因素,数据标签不可避免地会受到噪声污染,即样本的观测标签不同于真实标签。为降低噪声标签对分类器分类精度的负面影响,文中提出一种噪声标签纠正方法,该方法利用基分类器对观测样本进行分类并估计噪声率,以识别噪声标签数据,再利用基分类器的分类结果对噪声标签样本进行重新标注,得到噪声标签样本被修正后的样本数据集。在合成数据集与真实数据集上的实验结果表明,该重标注算法在不同基分类器和不同噪声率干扰下对
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