【摘 要】
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本文旨在研究对非平衡数据建模时,SMOTE过抽样和随机欠抽样的不同比例对模型预测效果产生的影响.首先基于模拟数据,探究了混合抽样比例的不同组合下,带有LASSO变量选择的逻辑
【机 构】
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中国人民大学统计学院国网能源研究院有限公司;
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本文旨在研究对非平衡数据建模时,SMOTE过抽样和随机欠抽样的不同比例对模型预测效果产生的影响.首先基于模拟数据,探究了混合抽样比例的不同组合下,带有LASSO变量选择的逻辑回归模型对于非平衡程度不同数据的分类效果.模拟结果表明,过抽样和欠抽样的比例越高,预测效果越好,但是在某些情况下,直接使用原始数据进行建模,选取一个合适的临界值,可以得到更理想的分类模型.通过对某担保公司的数据实证研究发现,前述结论基本成立,且当原始数据极不平衡时,采用混合抽样方法进行数据预处理可以有效提高模型的预测效果,这对于非平衡数据的建模分析过程有一定的指导意义.
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