[发明专利]一种基于特征选择改进的LR‑Bagging算法在审
| 申请号： | 201610623647.9 | 申请日： | 2016-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN106251241A | 公开（公告）日： | 2016-12-21 |
| 发明（设计）人： | 吴漾;朱州;谭驰;曾路;王鹏宇;王玮;罗念华;吴忠;张克贤;郭仁超;杨箴;方继宇;龙娜;钱俊凤;王倩冰;陆岫昶 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司信息中心 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所52100 | 代理人： | 李亮 |
| 地址： | 550001 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征选择改进的LR‑Bagging算法，包括以下步骤：首先从原始数据中确定初始数据集，要求自变量与因变量的相关程度不能过低；其次，对初始数据集中的离散型自变量进行WEO编码；然后利用随机抽样获得一定数目的记录和特征字段组成训练例，将训练例进行LR((LogisticRegression)模型训练并做系数的正态显著性检验，若不显著，则剔除,反之，加入组合模型。进行循环迭代，直到组合模型较优。最后，则可以采用较优组合模型做预测与分群。该算法可提升分类结果的多样性，变量信息的提取度与预测结果的准确率，也能有效减少基LR模型由于变量过多而导致多重共线与“过拟合”的可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 选择 改进 lr bagging 算法 | ||
【主权项】：
一种基于特征选择改进的LR‑Bagging算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：从原始数据中确定初始数据集，自变量与因变量的相关程度不能过低；步骤2：对离散型自变量进行WEO编码；步骤3：基LR模型的训练与检验，集成组合模型；步骤4：进行步骤三的循环迭代，直到组合模型较优；步骤5：利用较优组合模型的预测与分群。
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