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题名基于密度估计的逻辑回归模型
被引量:32
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作者
毛毅
陈稳霖
郭宝龙
陈一昕
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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
圣路易华盛顿大学计算机工程学院圣路易
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期62-72,共11页
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基金
国家自然科学基金(61105066,61201290,61305041,61305040)资助~~
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文摘
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.
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关键词
非线性分类
Nadarays—Watson密度估计
逻辑回归
核函数
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Keywords
nonlinear classification, nadarays-watson density estimation, logistic regression (lr), kernel function
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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