【摘要】：在大數(shù)據(jù)時代,如何利用好數(shù)據(jù)潛在信息價值,成為商業(yè)巨頭能否實現(xiàn)經(jīng)濟飛速發(fā)展的重要因素。準(zhǔn)確的目標(biāo)預(yù)測,對于國民經(jīng)濟的發(fā)展具有不可估量的意義。在商業(yè)、經(jīng)濟和其他領(lǐng)域中,預(yù)測分析日益依賴于數(shù)據(jù)挖掘建模、統(tǒng)計、分析得出。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融進程的推進,目標(biāo)預(yù)測問題已成為具有現(xiàn)實意義的課題。多目標(biāo)回歸預(yù)測作為數(shù)據(jù)挖掘"年輕"的新興領(lǐng)域,它與多標(biāo)簽分類學(xué)習(xí)緊密相關(guān)�，F(xiàn)階段,分類學(xué)習(xí)發(fā)展更成熟、更廣泛。多標(biāo)簽分類學(xué)習(xí)的最新研究成果激發(fā)了我們能否將其成功地應(yīng)用于多目標(biāo)回歸領(lǐng)域的探索。事實上,多目標(biāo)預(yù)測已經(jīng)出現(xiàn)在很多領(lǐng)域,如預(yù)測車輛部件的風(fēng)噪、股票預(yù)測和生態(tài)模型等。預(yù)測問題通常涉及到相同的輸入變量同時預(yù)測多個目標(biāo)變量。當(dāng)目標(biāo)變量為二進制時,預(yù)測任務(wù)被稱為多標(biāo)簽分類;當(dāng)目標(biāo)變量為實值時,預(yù)測任務(wù)稱為多目標(biāo)預(yù)測。在本文,我們提出了兩種新的多目標(biāo)回歸方法:多目標(biāo)堆疊(Multi-Target Stacking)和集成回歸鏈(Ensemble of Regressor Chains)。靈感來自兩種流行的多標(biāo)簽分類方法。MTS和ERC在第一階段的訓(xùn)練,都將采用基于回歸樹AdaBoost算法(ART)建立的單目標(biāo)預(yù)測(Single-Target Regression)模型作為基準(zhǔn)方法;在第二階段的訓(xùn)練,MTS和ERC都通過額外加入第一階段的目標(biāo)預(yù)測值作為輸入變量來擴展第二階段的輸入變量空間,以此建立多目標(biāo)預(yù)測模型。兩種方法利用目標(biāo)變量之間的關(guān)系,不同的是,ERC除了考慮目標(biāo)的依賴性關(guān)系還考慮了目標(biāo)的順序問題。此外,我們總結(jié)了 MTS和ERC兩種方法的缺點,并且對算法進行修改,提出了相應(yīng)的改進版本 MTS Corrected(MTSC)和 ERC Corrected(ERCC)。本文另一個重要的貢獻是提供真實世界存在的12個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。實驗中六種方法的對比是根據(jù)12個大量且多樣化的數(shù)據(jù)集進行實驗評估,實驗結(jié)果表明,修改后的回歸鏈ERCC算法在多目標(biāo)預(yù)測問題中表現(xiàn)最好,其性能明顯優(yōu)于單目標(biāo)預(yù)測ART和最先進的多目標(biāo)隨機森林(MORF),也好于本文中提出的其他方法MTS、MTSC、ERC。除此之外,結(jié)果也表明,修改版本MTSC和ERCC使MTS和ERC性能得到顯著提高。
[Abstract]:In big data's time, how to make good use of the potential information value of data has become an important factor whether the business giant can realize the rapid economic development. Accurate target prediction is of inestimable significance to the development of national economy. In commercial, economic and other fields, predictive analysis is increasingly dependent on data mining modeling, statistics, and analysis. With the development of Internet finance, target prediction has become a practical topic. As a new field of data mining, multi-objective regression prediction is closely related to multi-label classification learning. At present, classified learning is more mature and more extensive. The latest research results of multi-label classification learning have inspired us to apply it successfully in the field of multi-objective regression. In fact, multi-objective prediction has been used in many fields, such as wind noise prediction of vehicle components, stock forecasting and ecological models. The prediction problem usually involves the same input variables and multiple target variables. When the target variable is binary, the prediction task is called multi-label classification, and when the target variable is real, the prediction task is called multi-objective prediction. In this paper, we propose two new multiobjective regression methods: multiobjective stacking (Multi-Target Stacking) and integrated regression chain (Ensemble of Regressor Chains). The inspiration comes from two popular multi-label classification methods. In the first stage of MTS and ERC training, the single objective prediction (Single-Target Regression) model based on the regression tree AdaBoost algorithm (ART) will be used as the benchmark method. In the second stage of training, both MTS and ERC extend the input variable space of the second stage by adding the target prediction value of the first stage as input variables, so as to establish a multi-objective prediction model. The two methods take advantage of the relationship between the target variables, except that ERC considers the order of the target in addition to the dependency of the target. In addition, we summarize the shortcomings of MTS and ERC, modify the algorithm and propose the corresponding improved versions of MTS Corrected (MTSC) and ERC Corrected (ERCC). Another important contribution of this paper is to provide data on 12 different realms of the real world. The experimental results show that the modified regression chain ERCC algorithm performs best in the multi-objective prediction problem. Its performance is obviously superior to that of single objective prediction ART and the most advanced multiobjective random forest (MORF), and also better than the other methods proposed in this paper, MTS,MTSC,ERC.. In addition, the results also show that the modified versions of MTSC and ERCC significantly improve the performance of MTS and ERC.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

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本文編號：2280596