一种二分类任务标签噪声容忍分类器学习方法

摘要

本发明涉及一种二分类任务标签噪声容忍分类器学习方法，包括以下步骤：S1.输入模型调整参数，包括样本探测范围、样本权重因子、样本标签反转比例参数x%、循环次数；S2.输入带标签噪声训练集；S3.用带标签噪声训练集训练基础算法模型；S4.利用影响函数计算样本影响值，根据样本影响值排序将排序前x%的样本标签反转；S5.将部分标签反转的样本集作为之后的训练集训练基础算法模型；S6.判断是否达到最大循环次数，若是则根据模型的效果选取最佳模型作为输出模型；否则利用影响函数计算样本影响值，并更新探测范围和样本权重；更新样本权重时，适当降低探测范围内的训练样本的权重，同时相应提高探测范围外的训练样本的权重；S7.重复执行步骤S5~S6。