基于AUC回归的不平衡数据特征选择模型研究

发布时间：2017-09-03 06:08

  本文关键词：基于AUC回归的不平衡数据特征选择模型研究

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【摘要】：针对不平衡数据的泛化预测和特征选择问题,提出了一种引入MCP惩罚函数的AUC回归模型(MCP-AUCR)。该模型采用考虑所有阈值信息的优化目标函数,具有处理不平衡数据的能力,并具有较好的特征选择效果;在讨论该模型定义与原理的基础上,提出相应的循环坐标下降训练算法,并通过数值模拟研究验证其优良性质;针对中国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司,构建了基于MCP-AUCR的财务预警模型。研究结果显示:该财务预警模型可以选择出可解释的重要财务指标并进行有效预测,显著优于传统模型。
【作者单位】： 中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院;中国人民大学统计咨询研究中心;美国明尼苏达大学统计学院;日立(中国)研究开发有限公司顾客创办中心;
【关键词】： AUC回归 MCP惩罚 特征选择 财务预警
【基金】：国家自然科学基金青年项目《预测模型的结构化变量选择方法研究》(71301162) 中国人民大学应用统计科学研究中心自主项目《高维异质性数据的特征选择方法研究》(217614000821)
【分类号】：F832.51;F275
【正文快照】： 一、引言随着“大数据时代”的来临,在数据采集与存储越来越便捷的同时,也导致了大量信息冗余问题的出现。在预测研究中,研究者为了避免遗漏重要的预测变量,往往向模型中引入尽可能多的预测变量。然而,过多甚至冗余的变量不仅会使训练得到的模型难以解释,还会带来诸如多重共线

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本文编号：783283