分类模型的训练方法、数据风险类别的检测方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种分类模型的训练方法、数据风险类别的检测方法及装置，其中该训练方法，包括：对原始训练数据进行数据增强得到新的数据类型的训练数据，所述原始训练数据包括数据类型为恶意数据的训练数据以及数据类型为正常数据的训练数据；根据全部训练数据对分类模型进行训练。如此，通过引入新的数据类型的训练数据解决了数据类别不均衡的问题，从而提升了机器学习的效果。