【摘要】：在利用Logistic模型分析個(gè)人信用評價(jià)問題時(shí),需要進(jìn)行變量選擇。Group MCP不僅可以將相關(guān)變量以組為單位進(jìn)行變量選擇,還可以對組內(nèi)變量進(jìn)行選擇。文章根據(jù)個(gè)人信貸數(shù)據(jù),建立了Group MCP Logistic模型,并與Group Lasso、Group Bridge所得的結(jié)果進(jìn)行比較,綜合考慮模型復(fù)雜度和預(yù)測正確率,發(fā)現(xiàn)根據(jù)Group MCP建立的模型效果是最優(yōu)的。
[Abstract]:When we use Logistic model to analyze personal credit evaluation problem, we need to select variables. Group MCP can not only select variables in groups, but also select variables within groups. Based on the personal credit data, the Group MCP Logistic model is established and compared with the results obtained by Group Lasso Group Bridge. Considering the complexity of the model and the accuracy of prediction, it is found that the effect of the model based on Group MCP is the best.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;
【基金】：國家社科基金項(xiàng)目“個(gè)人信用評級的統(tǒng)計(jì)建模研究與應(yīng)用”(項(xiàng)目號:13BTJ004)
【分類號】：F832.4;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2182684