自適應彈性網(wǎng)邏輯回歸模型的研究.pdf

1、邏輯回歸作為一種重要的數(shù)據(jù)分析方法,在各個領域應用十分廣泛。在實際分類問題的應用中，邏輯回歸總是可以收到良好的效果。然而，傳統(tǒng)邏輯回歸在克服解的復雜性和過擬合問題上存在明顯不足。為此，人們提出了眾多解決方法，其中，正則化是一種常見方法，并取得了一定的效果。然而，從理論上，人們提出的一些主流的正則化邏輯回歸模型由于不具備Oracle性質(zhì)，使得這些模型并不是“好”正則化方法，使用時存在一定的不確定性。本文基于此，提出了自適應正則化邏輯回歸模

2、型，并進行了細致的理論推導，從本質(zhì)上保證了模型的可靠優(yōu)性，并利用實驗進行了驗證。本文主要工作包括：(1)基于彈性網(wǎng)邏輯回歸模型，提出了自適應彈性網(wǎng)邏輯回歸模型。它可以同時考慮到模型中具有較小和中等相關性的解釋變量，從而在一定程度上，提高了預測準確率，有效的改善了傳統(tǒng)模型存在的變量選擇和計算過擬合問題；(2)討論了該模型所具有的Oracle性質(zhì)和群組選擇能力，并給出了這些性質(zhì)的證明過程；(3)為了求解該模型的參數(shù)估計值，本文構造了基于坐標