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基于特征選擇改進(jìn)LR-Bagging算法的電力欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)居民客戶預(yù)測(cè)

• 本文從電力欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的角度出發(fā)，提出了一種基于特征選擇改進(jìn)的LR-Bagging(即以邏輯回歸為基分類器的Bagging集成學(xué)習(xí))算法，其精髓在于每一個(gè)訓(xùn)練的LR基分類器的記錄和字段均通過(guò)隨機(jī)抽樣得到。且算法的終止迭代準(zhǔn)則由AUC統(tǒng)計(jì)量的變化率決定。該改進(jìn)算法充分考慮了LR的強(qiáng)泛化能力、Bagging的高精確度，以及特征選擇帶來(lái)的LR基分類器的多樣性、弱化的多重共線性與“過(guò)擬合”度，效果優(yōu)于單一LR模型。且最終的實(shí)驗(yàn)表明，該改進(jìn)算法得到的電力欠費(fèi)居民客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性與有效性得到提升。
• 關(guān)鍵字： LR分類器  Bagging集成學(xué)習(xí)  特征選擇  AUC  201704