基于监督学习LTE质差样本的自动修正方法

作者：张霖lte监督学习样本自动修正

摘要：目前基于监督学习的LTE质差样本都是通过人工标记形成,由于工作人员对LTE质差的理解存在较大差异,因此LTE质差样本存在很大的主观性和错误性。论文中通过对LTE质差样本的数据表现进行计算分析,能够过滤LTE质差样本中数据表现趋势与标签明显不符合的训练样本,避免监督学习算法对大量错误LTE质差样本进行训练,提高监督学习的算法准确率。

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