【摘 要】
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针对严重非均衡数据提出一种非迭代核逻辑回归的学习方法.该方法是对经典处理核逻辑回归的迭代加权最小二乘方法的一种改进,不仅减轻了由于迭代所造成的运算负担,而且在模型
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院统计与金融系
【基金项目】
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国家自然科学基金(71873128),安徽省自然科学基金(1308085MA02)资助.
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针对严重非均衡数据提出一种非迭代核逻辑回归的学习方法.该方法是对经典处理核逻辑回归的迭代加权最小二乘方法的一种改进,不仅减轻了由于迭代所造成的运算负担,而且在模型训练中利用了基准的类别占比信息,避免了使用诸如欠抽样、过抽样、代价敏感学习等通常处理非均衡数据的方式所导致的问题,使得在数据规模大的非均衡数据情形下,可以方便快捷地对核逻辑回归进行建模,构造具有稳健性的修正最小二乘逻辑回归分类器.理论研究表明,所提方法具有一定的优良性质,模拟研究及实证分析显示其分类效果良好.
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