不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法 |
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引用本文: | 陈钟毓,尹居良.不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法[J].统计与决策,2023(5):33-37. |
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作者姓名: | 陈钟毓 尹居良 |
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作者单位: | 广州大学经济与统计学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61973096); |
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摘 要: | 针对不平衡数据的分类问题,文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性,提出了一种新的逻辑回归算法。首先,定义逻辑回归模型新的损失函数;其次,基于牛顿迭代法,设计FL逻辑回归算法;最后,在比较实验中,运用随机森林进行特征选择,以阈值优化逻辑回归模型为分类模型进行实验。实验结果表明,与传统逻辑回归算法相比,改进后的算法提高了少数类样本的分类精度,增强了模型的整体分类性能。
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关 键 词: | FL逻辑回归算法 焦点损失函数 代价敏感学习 不平衡数据 随机森林 |
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