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基于特征選擇改進LR-Bagging算法的電力欠費風險居民客戶預(yù)測

  • 本文從電力欠費風險預(yù)測的角度出發(fā)，提出了一種基于特征選擇改進的LR-Bagging(即以邏輯回歸為基分類器的Bagging集成學習)算法，其精髓在于每一個訓練的LR基分類器的記錄和字段均通過隨機抽樣得到。且算法的終止迭代準則由AUC統(tǒng)計量的變化率決定。該改進算法充分考慮了LR的強泛化能力、Bagging的高精確度，以及特征選擇帶來的LR基分類器的多樣性、弱化的多重共線性與“過擬合”度，效果優(yōu)于單一LR模型。且最終的實驗表明，該改進算法得到的電力欠費居民客戶風險預(yù)測模型的準確性與有效性得到提升。
  • 關(guān)鍵字： LR分類器  Bagging集成學習  特征選擇  AUC  201704  
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