基于混合模型的不平衡数据分类方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种基于混合模型的不平衡数据分类方法，包括：获取待分类不平衡数据集；调用孪生支持向量机算法形成混合模型组合算法，进行内层迭代；级联模型的分类结点接收样本集，混合模型组合算法分配初始权重，根据初始权重生成预先训练集进行训练得到分量分类器；计算分量分类器在预选训练集上的AUC值，以AUC值为基准更新样本的权重分布，直至训练完成，结束内层迭代，得到分量分类器；将所有分量分类器集成结点分类器，得到下一样本集传递给下一分类结点，循环得到结点分类器，直到级联模型分类结点循环结束；将结点分类器集成为最终分类器，对待分类不平衡数据集进行分类，获得分类结果。本申请提供不平衡数据分类方法，计算精度高、性能稳定。