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基于特征選擇改進(jìn)LR-Bagging算法的電力欠費風(fēng)險居民客戶(hù)預測
- 本文從電力欠費風(fēng)險預測的角度出發(fā)，提出了一種基于特征選擇改進(jìn)的LR-Bagging(即以邏輯回歸為基分類(lèi)器的Bagging集成學(xué)習)算法，其精髓在于每一個(gè)訓練的LR基分類(lèi)器的記錄和字段均通過(guò)隨機抽樣得到。且算法的終止迭代準則由AUC統計量的變化率決定。該改進(jìn)算法充分考慮了LR的強泛化能力、Bagging的高精確度，以及特征選擇帶來(lái)的LR基分類(lèi)器的多樣性、弱化的多重共線(xiàn)性與“過(guò)擬合”度，效果優(yōu)于單一LR模型。且最終的實(shí)驗表明，該改進(jìn)算法得到的電力欠費居民客戶(hù)風(fēng)險預測模型的準確性與有效性得到提升。
- 關(guān)鍵字： LR分類(lèi)器 Bagging集成學(xué)習 特征選擇 AUC 201704
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