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惩罚逻辑回归预测航班延误问题: 1; 作者陈伟霍群《计算机应用》北大核心 2025年第S1期194-197,共4页; 针对传统统计方法和机器学习技术在处理多重共线性数据时的局限性,探究惩罚逻辑回归(PLR)在航班延误预测中的有效性。首先,回顾航班延误的背景及现状,并分析现有的相关研究所面临的挑战;其次,介绍逻辑回归及其3种惩罚形式(LASSO、L2和... 展开更多; 关键词航班延误惩罚逻辑回归 LASSO惩罚 L2惩罚弹性网惩罚; 在线阅读下载PDF 职称材料

Logistic模型中参数的自适应Lasso估计被引量：3: 2; 作者王娉郭鹏江夏志明《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期719-722,共4页; 目的研究Logistic模型的参数估计。方法在L1罚中引用一个自适应的权,即自适应Las-so方法。结果自适应Lasso方法对Logistic模型同时进行了模型选择和参数估计。结论在一定的正则条件下,Logistic模型的自适应Lasso估计是满足Oracle性质的。; 关键词自适应Lasso logistic模型 Oracle性质惩罚似然; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非凸惩罚回归的稳健Logistic回归模型及其实证被引量：3: 3; 作者焦靖文余纯《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期23-27,共5页; Logistic回归模型已广泛应用于处理因变量为二分类或二项式分布变量的回归问题。尽管经典的Logistic模型具有简单性和广泛的适用性,但当数据中存在严重的离群值时Logistic模型会崩溃。文章在传统的Logistic模型中引入均值漂移参数,从而... 展开更多; 关键词稳健logistic回归模型阈值离群值检测惩罚回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测被引量：9: 4; 作者胡雪梅谢英蒋慧凤《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1237-1249,共13页; 本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作... 展开更多; 关键词乳腺癌逻辑回归 LASSO惩罚逻辑回归 L_(2)惩罚逻辑回归弹性网惩罚逻辑回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

影响工业企业低碳生产意愿的主要因素研究:江苏省353个案例被引量：2: 5; 作者朱淀王晓莉吴林海《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2011年第21期87-92,共6页; 二氧化碳排放主要来源于工业生产过程中消耗的化石能源。作为生产的主体,工业企业的低碳生产意愿将直接影响其生产行为并最终影响二氧化碳排放总量。利用带罚函数的Logistic回归模型,以工业化程度较高的江苏省353个工业企业为案例,分析... 展开更多; 关键词工业企业低碳生产意愿 logistic回归模型江苏案例; 在线阅读下载PDF 职称材料

意愿计算的股市突变点预测方法: 6; 作者姚宏亮董伟伟 +1 位作者王浩杨静《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1108-1112,1118,共6页; 由于传统分段线性表示方法没有考虑股市数据分布变化导致分段不合理,同时股市突变点相关特征的局部性导致突变点难以有效预测,所以在分段线性表示方法的基础上提出一种意愿计算的股市突变点预测方法(WC-WSVM)。首先,给出一种波动率分布... 展开更多; 关键词突变点分段线性表示支持向量机意愿计算逻辑回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

惩罚逻辑回归的击穿点: 7; 作者董玉林郭潇《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第5期582-592,共11页; 击穿点是估计未知参数稳健性的重要度量。在常规的低维逻辑回归模型中,极大似然估计的击穿点已有了广泛的研究,但少有对高维惩罚似然估计击穿点的分析。通过研究高维逻辑回归模型的惩罚似然估计的增加和替换击穿点来分析这个问题。特别... 展开更多; 关键词击穿点逻辑回归极大似然估计正则化稳健估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名惩罚逻辑回归预测航班延误问题: 1; 作者陈伟霍群; 机构重庆工商大学数学与统计学院; 出处《计算机应用》北大核心 2025年第S1期194-197,共4页; 基金重庆工商大学研究生创新型科研项目(yjscxx2024-284-246)。; 文摘针对传统统计方法和机器学习技术在处理多重共线性数据时的局限性,探究惩罚逻辑回归(PLR)在航班延误预测中的有效性。首先,回顾航班延误的背景及现状,并分析现有的相关研究所面临的挑战;其次,介绍逻辑回归及其3种惩罚形式(LASSO、L2和弹性网(EN))的理论基础,并探讨它们在航班延误分析中的应用潜力;最后,为了验证PLR方法的有效性,利用真实航班数据进行实验分析。实验结果表明,PLR有效地解决了航班数据中的多重共线性问题,且预测准确度有显著提升。其中,L2-PLR模型的运行最快,LASSO-PLR模型在预测精度上表现最佳,弹性网惩罚逻辑回归(EN-PLR)模型则在运行速度和预测精度之间达到平衡。; 关键词航班延误惩罚逻辑回归 LASSO惩罚 L2惩罚弹性网惩罚; Keywords flight delay penalized logistic regression(plr) LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)penalty L2 penalty Elastic Net(EN)penalty; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Logistic模型中参数的自适应Lasso估计被引量：3: 2; 作者王娉郭鹏江夏志明; 机构西北大学数学系; 出处《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期719-722,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(11026135) 教育部青年基金资助项目(10YJC910007) 陕西省13115科技创新工程基金资助项目(2009ZDTG-85); 文摘目的研究Logistic模型的参数估计。方法在L1罚中引用一个自适应的权,即自适应Las-so方法。结果自适应Lasso方法对Logistic模型同时进行了模型选择和参数估计。结论在一定的正则条件下,Logistic模型的自适应Lasso估计是满足Oracle性质的。; 关键词自适应Lasso logistic模型 Oracle性质惩罚似然; Keywords adaptive Lasso logistic regression model Oracle properties penalized likelihood; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非凸惩罚回归的稳健Logistic回归模型及其实证被引量：3: 3; 作者焦靖文余纯; 机构江西财经大学统计学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期23-27,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(11661038)。; 文摘 Logistic回归模型已广泛应用于处理因变量为二分类或二项式分布变量的回归问题。尽管经典的Logistic模型具有简单性和广泛的适用性,但当数据中存在严重的离群值时Logistic模型会崩溃。文章在传统的Logistic模型中引入均值漂移参数,从而提出了一种基于非凸惩罚回归的稳健Logistic回归方法。此外,设计了基于迭代的阈值嵌入式Θ-IPOD算法1和迭代算法2,保证了该方法可同时进行离群值检测和稳健的参数估计。通过分析网红经济对消费者购买行为影响因素的数据,证明了方法的稳健性和有效性。; 关键词稳健logistic回归模型阈值离群值检测惩罚回归; Keywords robust logistic regression threshold outlier detection penalized regression; 分类号 O21 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测被引量：9: 4; 作者胡雪梅谢英蒋慧凤; 机构重庆工商大学数学与统计学院重庆工商大学经济社会应用统计重庆市重点实验室重庆工商大学长江上游经济研究中心; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1237-1249,共13页; 基金重庆市第五批高等学校优秀人才支持计划(68021900601)资助项目重庆市科委基础研究与前沿探索一般项目(cstc.2018jcyjA2073)资助项目 +4 种基金重庆工商大学数理统计团队(ZDPTTD201906)资助项目。; 文摘本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作为训练集建立模型,最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18%;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18%,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L_(2)惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差。因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。; 关键词乳腺癌逻辑回归 LASSO惩罚逻辑回归 L_(2)惩罚逻辑回归弹性网惩罚逻辑回归; Keywords breast cancer logistic regression the LASSO penalized logistic regression the L2 penalized logistic regression the elastic net penalized logistic regression; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R737.9 [医药卫生—肿瘤]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名影响工业企业低碳生产意愿的主要因素研究:江苏省353个案例被引量：2: 5; 作者朱淀王晓莉吴林海; 机构苏州大学东吴商学院江南大学食品科学与工程博士后流动站江南大学食品安全研究基地; 出处《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2011年第21期87-92,共6页; 基金江苏省哲学社会科学2010年重点规划课题(2010JD032) 2010教育部重点研究基地中国特色城镇化研究中心课题(10JJDZONGHE020); 文摘二氧化碳排放主要来源于工业生产过程中消耗的化石能源。作为生产的主体,工业企业的低碳生产意愿将直接影响其生产行为并最终影响二氧化碳排放总量。利用带罚函数的Logistic回归模型,以工业化程度较高的江苏省353个工业企业为案例,分析影响企业低碳生产意愿的主要因素。研究发现,企业管理者、企业规模、技术创新行为等内部特征,以及企业产品是否出口、是否通过ISO14000系列环境管理认证和政府管制都显著影响工业企业的低碳生产意愿。基于对各种影响因素的分析,提出了相应的政策建议。; 关键词工业企业低碳生产意愿 logistic回归模型江苏案例; Keywords Industrial Enterprises Willingness of Low Carbon Production penalized logistic regression Model Jiangsu Cases; 分类号 F40 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名意愿计算的股市突变点预测方法: 6; 作者姚宏亮董伟伟王浩杨静; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1108-1112,1118,共6页; 基金安徽省关键研究与开发计划资助项目(201904a05020073) 国家自然科学基金面上项目(61876206)。; 文摘由于传统分段线性表示方法没有考虑股市数据分布变化导致分段不合理,同时股市突变点相关特征的局部性导致突变点难以有效预测,所以在分段线性表示方法的基础上提出一种意愿计算的股市突变点预测方法(WC-WSVM)。首先,给出一种波动率分布变化的分段线性表示(V-PLR)方法,通过波动率分布变化自适应地优化PLR分段阈值;然后,提取与主力买卖股票意愿相关的股市特征并进行量化,利用逻辑回归(LR)对于所提取的特征进行融合得到意愿计算结果;最后,将意愿计算结果与PLR-WSVM算法输入特征共同代入到WSVM中,进行突变点预测。在真实数据上的实验结果表明,算法具有强适应性,预测精度得到有效提升。; 关键词突变点分段线性表示支持向量机意愿计算逻辑回归; Keywords mutation point plr SVM willingness calculation logistic regression; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名惩罚逻辑回归的击穿点: 7; 作者董玉林郭潇; 机构中国科学技术大学管理学院国际金融研究院; 出处《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第5期582-592,共11页; 基金 Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities and the National Natural Science Foundation of China(11601500,11671374,11771418)。; 文摘击穿点是估计未知参数稳健性的重要度量。在常规的低维逻辑回归模型中,极大似然估计的击穿点已有了广泛的研究,但少有对高维惩罚似然估计击穿点的分析。通过研究高维逻辑回归模型的惩罚似然估计的增加和替换击穿点来分析这个问题。特别地,证明惩罚极大似然估计的L 2范数总是有界的,这表明有限样本的击穿点达到了最大值0.5。此外,还提供了斜率参数的内爆击穿点的上界。模拟学习很好地支持了该理论结果。; 关键词击穿点逻辑回归极大似然估计正则化稳健估计; Keywords breakdown point logistic regression maximum likelihood estimator penalization robust estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	惩罚逻辑回归预测航班延误问题	陈伟霍群	《计算机应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	Logistic模型中参数的自适应Lasso估计	王娉郭鹏江夏志明	《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于非凸惩罚回归的稳健Logistic回归模型及其实证	焦靖文余纯	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测	胡雪梅谢英蒋慧凤	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	影响工业企业低碳生产意愿的主要因素研究:江苏省353个案例	朱淀王晓莉吴林海	《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	意愿计算的股市突变点预测方法	姚宏亮董伟伟王浩杨静	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	惩罚逻辑回归的击穿点	董玉林郭潇	《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料