本文關(guān)鍵詞：基于AUC回歸的不平衡數(shù)據(jù)特征選擇模型研究

  更多相關(guān)文章： AUC回歸 MCP懲罰 特征選擇 財(cái)務(wù)預(yù)警

【摘要】：針對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的泛化預(yù)測和特征選擇問題,提出了一種引入MCP懲罰函數(shù)的AUC回歸模型(MCP-AUCR)。該模型采用考慮所有閾值信息的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),具有處理不平衡數(shù)據(jù)的能力,并具有較好的特征選擇效果;在討論該模型定義與原理的基礎(chǔ)上,提出相應(yīng)的循環(huán)坐標(biāo)下降訓(xùn)練算法,并通過數(shù)值模擬研究驗(yàn)證其優(yōu)良性質(zhì);針對(duì)中國股票市場機(jī)械、設(shè)備、儀表板塊中的上市公司,構(gòu)建了基于MCP-AUCR的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。研究結(jié)果顯示:該財(cái)務(wù)預(yù)警模型可以選擇出可解釋的重要財(cái)務(wù)指標(biāo)并進(jìn)行有效預(yù)測,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型。
【作者單位】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)咨詢研究中心;美國明尼蘇達(dá)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;日立(中國)研究開發(fā)有限公司顧客創(chuàng)辦中心;
【關(guān)鍵詞】： AUC回歸 MCP懲罰 特征選擇 財(cái)務(wù)預(yù)警
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目《預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)化變量選擇方法研究》(71301162) 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心自主項(xiàng)目《高維異質(zhì)性數(shù)據(jù)的特征選擇方法研究》(217614000821)
【分類號(hào)】：F832.51;F275
【正文快照】： 一、引言隨著“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的來臨,在數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)越來越便捷的同時(shí),也導(dǎo)致了大量信息冗余問題的出現(xiàn)。在預(yù)測研究中,研究者為了避免遺漏重要的預(yù)測變量,往往向模型中引入盡可能多的預(yù)測變量。然而,過多甚至冗余的變量不僅會(huì)使訓(xùn)練得到的模型難以解釋,還會(huì)帶來諸如多重共線

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：783283