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题名logitboost及其在判别分析中的应用
被引量:11
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作者
富春枫
荀鹏程
赵杨
陈峰
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机构
南京医科大学流行病与卫生统计学系
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2006年第2期98-100,共3页
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基金
国家自然科学基金资助(30571619)
江苏省高校自然科学基金重点项目资助(04KJB310081)
高等学校博士学科点专项科研基金资助(20050312001)
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文摘
目的介绍一种基于机器学习的分类方法-logitBoost在判别分析中的应用。方法结合实例和模拟数据介绍了logitBoost的思想,原理,方法和步骤,就模型的拟合效果与Fisher线性判别、二次判别、logistic回归判别进行了比较,并探讨了“logitBoost判别”的优势及其在医学领域中的应用前景等问题。结果与传统方法相比,logitBoost判别在实例以及模拟数据的应用中,均显现出较好的或相似的模型预测效果。结论当传统的判别分析条件得不到满足,或判别效果不佳时,logitBoost能够达到良好的预测效果,在医学领域的判别分析中有较好的应用前景。
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关键词
logitBoost
判别分析
预测
机器学习
弃一法交叉验证
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Keywords
LogitBoost, Discriminant Analysks, Prediction,Machine Learning, Leave- one- out Cross validation
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分类号
R195
[医药卫生—卫生统计学]
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