【摘 要】
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逻辑回归作为一种模型解释度高的分类算法,经常运用于很多领域中,可以得到很好的效果。不过,传统的逻辑回归在处理高维的且变量间相关性很强的数据时,效果不尽如人意。学者们提出过多种解决办法,正则化是其中效果较好的一种方法。本文拟采取正则化的方法,提出双权重弹性网-逻辑回归多步筛选算法。将一范数自适应权重、二范数相关性权重、多步迭代等思想引入逻辑回归模型的正则化惩罚中,实现逻辑回归在高维数据下获得稀疏解并
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逻辑回归作为一种模型解释度高的分类算法,经常运用于很多领域中,可以得到很好的效果。不过,传统的逻辑回归在处理高维的且变量间相关性很强的数据时,效果不尽如人意。学者们提出过多种解决办法,正则化是其中效果较好的一种方法。本文拟采取正则化的方法,提出双权重弹性网-逻辑回归多步筛选算法。将一范数自适应权重、二范数相关性权重、多步迭代等思想引入逻辑回归模型的正则化惩罚中,实现逻辑回归在高维数据下获得稀疏解并具有较低的预测误差。本研究通过牛顿迭代法实现了算法求解;通过详细的理论推导证明了在适当条件下,本算法具有良好的理论性质,包括变量的符号一致性与估计一致性;将该算法应用在模拟的数据与真实的数据上,结果表明,本文提出的算法可以在逻辑回归模型中选出相对更正确的变量,且具有相对更小的系数估计误差,说明本算法拥有较好的选择变量能力和预测能力。
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