[发明专利]一种基于逻辑回归的疑似窃电主题影响因素权重优化方法

摘要

本发明公开了一种基于逻辑回归的疑似窃电主题影响因素权重优化方法，采用最大似然法构建逻辑回归预测函数，并通过建立任意阶可导的对数函数作为损失函数，并采用采用梯度下降法优化因素权值能够得到全局最优解，最终获得高精准度额预测函数，从而得出符合历史窃电行为样本的疑似窃电主题影响因素权重，解决了以往窃电概率预测精度低、过分依赖人工的问题，并提高了预测的精准度。

主权项

一种基于逻辑回归的疑似窃电主题影响因素权重优化方法，其特征在于，步骤如下：(1)采用Sigmoid函数构建逻辑回归预测函数，所述的预测函数为：其中，θi表示相对应的因素xi的权值，i∈(0,1,...k)；(2)采用对数函数构建逻辑回归的损失函数，所述的损失函数为：其中yi为因变量，即是否是窃电用户这个结果，前面所求hθ(x)代表y取1的概率，其中y取1表示窃电用户；(3)采用梯度下降法更新权值：首先初始化权值θ0,θ1,...,θk，阈值η和学习率α；具体步骤如下：1)首先确定当前位置的损失函数的梯度，对于θi，其梯度表达式为：2)用学习率乘以损失函数的梯度，得到当前位置下降的距离即步长为：其中，学习率可在0.1～0.5范围内多次取值计算，依据收敛速度和逼近最优解的情况选择最佳学习率值；3)确定每一个θ值梯度下降的距离都小于η，如果小于η，则算法终止，否则进入步骤(4)，其中，梯度下降阈值可选择首次步长的1％；4)按照以下公式更新θ值：然后转回步骤(1)，通过以上步骤不断迭代，便可得出最优化的权值，形成最终的预测函数，从而精准预测出用户窃电的概率。