-
题名二元逻辑回归模型中的修正Liu估计
被引量：1
- 1
-
-
作者
肖松
黄介武
-
机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
-
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2024年第1期64-70,共7页
-
基金
贵州省高等学校大数据分析与智能计算重点实验室(黔教技[2023]012号)
贵州省高等学校智能算法与智能软件协同创新团队(黔教技[2023]061号)。
-
文摘
在二元逻辑回归模型中,基于修正岭型估计和Liu估计的思想,提出了一类新的有偏估计作为极大似然估计的替代估计,以期克服多重共线性的影响。在均方误差矩阵意义下,探讨得到了修正Liu估计优于Liu估计、修正岭型估计、极大似然估计等的条件,通过数值模拟和实证分析对部分理论结果在均方误差准则下进行了验证。结果表明,在一定条件下,当模型存在多重共线性时,修正Liu估计优于Liu估计、修正岭型估计以及极大似然估计。
-
关键词
多重共线性
二元逻辑回归模型
修正Liu估计
均方误差准则
-
Keywords
multicollinearity
binary logistic regression model
modified Liu estimator
mean square error criterion
-
分类号
C81
[社会学—统计学]
O212
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别
- 2
-
-
作者
黄子璇
李桥兴
-
机构
贵州大学管理学院
喀斯特地区发展战略研究中心
-
出处
《电子科技》
2024年第1期66-71,共6页
-
基金
国家自然科学基金(71663011)
贵州大学“研究基地及智库”重点专项课题(GDZX 2021030)
贵州大学人文社会科学一般项目(GDYB2021020)。
-
文摘
区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC数据的有效字段,采用随机森林算法建立非法营运车辆识别分类器,加入CART(Classification and Regression Tree)分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器与之对比,并以西南某市高速公路自2022年2月6日~2022年3月8日的ETC指标数据进行实证分析。结果表明,随机森林模型分类器比CART分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器预测效果更好,其准确性高达98.75%。
-
关键词
非法营运车辆
随机森林模型
CART分类树模型
二元逻辑回归模型
分类算法
机器学习
深度学习
识别算法
-
Keywords
illegal taxi operation
random forest model
CART classification tree model
binary logistic regression model
classification algorithm
machine learning
deep learning
recognition algorithm
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
