發(fā)布時(shí)間：2017-10-17 17:31

  本文關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)方法和統(tǒng)計(jì)建模方法的預(yù)測(cè)比較研究

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【摘要】：本文旨在用近年較經(jīng)典流行的三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法:隨機(jī)森林,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),mboost與統(tǒng)計(jì)建模方法對(duì)多元時(shí)間序列數(shù)據(jù)(氣溫?cái)?shù)據(jù))、縱向數(shù)據(jù)(帕金森病數(shù)據(jù))、多重共線性數(shù)據(jù)(糖尿病數(shù)據(jù))做預(yù)測(cè)對(duì)比.針對(duì)世界16個(gè)城市的最低溫度和最高溫度為變量的多元時(shí)間序列數(shù)據(jù),運(yùn)用VARX模型預(yù)測(cè)和四種主要的針對(duì)橫截面數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法做預(yù)測(cè)比較,并作出對(duì)比分析,結(jié)果表明無論是在長期預(yù)測(cè)還是短期預(yù)測(cè),VARX模型的預(yù)測(cè)效果大都不如這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一些模型.對(duì)于對(duì)各個(gè)變量中選擇出來的不同因變量,預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)的模型也不同.被預(yù)測(cè)的時(shí)間區(qū)間越短(相應(yīng)的訓(xùn)練集越大),則VARX模型預(yù)測(cè)的效果越好,這說明專門為時(shí)間序列設(shè)計(jì)的方法在該數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)不如為橫截面數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,因而在做多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)的時(shí)候,必須根據(jù)數(shù)據(jù)和變量的各種實(shí)際情況來選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型.對(duì)一個(gè)帕金森病的縱向數(shù)據(jù)和一個(gè)糖尿病的橫截面數(shù)據(jù)做了機(jī)器學(xué)習(xí)方法及統(tǒng)計(jì)建模方法對(duì)預(yù)測(cè)的比較.關(guān)于第一個(gè)數(shù)據(jù),對(duì)于訓(xùn)練集不同的樣本量,分別用線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型和隨機(jī)森林、mboost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了預(yù)測(cè),并對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)化均方誤差.發(fā)現(xiàn)無論是長期預(yù)測(cè)還是短期預(yù)測(cè),線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型在該數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)效果都顯著不如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).對(duì)于第二個(gè)數(shù)據(jù):具有多重共線性,分別用嶺回歸,lasso回歸,適應(yīng)性lasso回歸,偏最小二乘回歸(PLS),逐步回歸,線性回歸及機(jī)器學(xué)習(xí)算法做十折交叉驗(yàn)證預(yù)測(cè)對(duì)比.結(jié)果顯示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理此多重共線性數(shù)據(jù)時(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其他的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)建模方法,而不那么傳統(tǒng)的PLS方法也全面優(yōu)于其它幾種傳統(tǒng)方法,但遠(yuǎn)不如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法.本文為比較研究的案例庫貢獻(xiàn)新的、有重要參考價(jià)值的比較案例,同時(shí)對(duì)實(shí)際工作者提供有益的參考.本文的所有計(jì)算基于R軟件.
【關(guān)鍵詞】：統(tǒng)計(jì)建模方法 隨機(jī)森林 mboost 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 交叉驗(yàn)證 標(biāo)準(zhǔn)均方誤差
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP181;O212.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-11
• 1.1 研究背景和研究現(xiàn)狀7-9
• 1.2 數(shù)據(jù)說明9-10
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)10-11
• 第2章 模型及評(píng)估方法11-22
• 2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法11-17
• 2.1.1 隨機(jī)森林12-14
• 2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)14-16
• 2.1.3 mboost16-17
• 2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法17-20
• 2.2.1 VARX模型17
• 2.2.2 線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型17
• 2.2.3 嶺回歸、lasso回歸、適應(yīng)性lasso回歸、偏最小二乘回歸17-20
• 2.3 評(píng)估方法20-22
• 2.3.1 交叉驗(yàn)證20
• 2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)均方誤差20-22
• 第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法與統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在復(fù)雜數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)對(duì)比22-36
• 3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法與VARX模型對(duì)多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)上的對(duì)比22-28
• 3.1.1 五種模型對(duì)固定因變量及變化訓(xùn)練集的預(yù)測(cè)22-25
• 3.1.2 五種模型對(duì)不同因變量及變化訓(xùn)練集的預(yù)測(cè)25-27
• 3.1.3 五種模型對(duì)32個(gè)變量輪流作為因變量時(shí)的總體預(yù)測(cè)效果27-28
• 3.2 在縱向數(shù)據(jù)上機(jī)器學(xué)習(xí)算法與線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型對(duì)預(yù)測(cè)的比較28-32
• 3.2.1 縱向數(shù)據(jù)的分析28-30
• 3.2.2 線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型與機(jī)器學(xué)習(xí)法的預(yù)測(cè)對(duì)比30-32
• 3.3 具有多重共線性的數(shù)據(jù)上機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)建模方法預(yù)測(cè)的對(duì)比32-36
• 3.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)多重共線性數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)33
• 3.3.2 統(tǒng)計(jì)建模方法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法在該數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)對(duì)比33-36
• 第4章 總結(jié)與進(jìn)一步的工作36-38
• 4.1 總結(jié)36
• 4.2 進(jìn)一步的工作36-38
• 參考文獻(xiàn)38-40
• 附錄40-47
• 附錄A 氣溫?cái)?shù)據(jù)分析的R程序40-43
• 附錄B 帕金森病數(shù)據(jù)分析的R程序43-44
• 附錄C 糖尿病數(shù)據(jù)分析的R程序44-47
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果47-48
• 致謝48

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本文編號(hào)：1050120