毛毅
- 作品数：1 被引量：32H指数：1
- 供职机构：西安电子科技大学机电工程学院智能控制与图像工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 基于密度估计的逻辑回归模型被引量：32
- 2014年
- 介绍了一种基于密度的逻辑回归(Density-based logistic regression,DLR)分类模型以解决逻辑回归中非线性分类的问题.其主要思想是根据Nadarays-Watson密度估计将训练数据映射到特定的特征空间,然后组建优化模型优化特征权重以及Nadarays-Watson密度估计算法的宽度.其主要优点在于:它不仅优于标准的逻辑回归,而且优于基于径向基函数(Radial basis function,RBF)内核的核逻辑回归(Kernel logistic regression,KLR).特别是与核逻辑回归分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)相比,该方法不仅达到更好的分类精度,而且有更好的时间效率.该方法的另一个显著优点是,它可以很自然地扩展到数值类型和分类型混合的数据集中.除此之外,该方法和逻辑回归(Logistic regression,LR)一样,有同样的模型可解释的优点,这恰恰是其他如核逻辑回归分析和支持向量机所不具备的.
- 毛毅陈稳霖郭宝龙陈一昕
- 关键词：逻辑回归核函数
