【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、贝叶斯定理是一种基于条件概率的推断方法，可以用来计算在给定观测数据的情况下，对事件的概率进行更新。在二分类问题中，贝叶斯算法利用贝叶斯定理来估计不同类别的后验概率，然后基于后验概率进行分类决策，例如银行在进行客户管理时需要进行客户信用风险评估，将用户分类成高风险用户和低风险用户，为此，需要采用贝叶斯算法二分类方法进行风险评估。
2、现有的贝叶斯算法在对银行风险进行二分类时存在采样平衡比率的缺陷，即由于用于训练的样本的比率分布不够平衡，可能会导致过采样和欠采样的缺陷，进而导致样本信息的丢失或者引入噪声，从而影响模型的泛化能力，并导致生成的合成样本的真实性较差，导致对银行客户进行风险评估时的准确度较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法、装置及电子设备，其主要目的在于解决对银行客户进行风险评估时的准确度较低的问题。
2、为实现上述...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述对所述失衡采样类组进行贝叶斯先验运算，得到平衡先验概率序列，包括：
3.如权利要求2所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述对所述失衡采样类组进行置信度采样，得到类别采样数量组，包括：
4.如权利要求2所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述根据所述概率比率序列对所述扩展数据集进行先验运算，得到平衡先验概率序列，包括：
5.如权利要求2所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述对所述失衡采样类组进行贝叶斯先验运算，得到平衡先验概率序列，包括：
3.如权利要求2所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述对所述失衡采样类组进行置信度采样，得到类别采样数量组，包括：
4.如权利要求2所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述根据所述概率比率序列对所述扩展数据集进行先验运算，得到平衡先验概率序列，包括：
5.如权利要求2所述的基于贝叶斯的最佳再平衡比率分类方法，其特征在于，所述对所述平衡先验概率序列进行评估迭代更新...
【专利技术属性】
技术研发人员：周明洋，吕思豪，乐子安，刘刚，廖好，陆克中，毛睿，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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