逻辑回归的敏感性分析及在特征选择中的应用

王凌妍; 张鑫雨; 许胜楠; 王禹力; 甄志龙

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逻辑回归的敏感性分析及在特征选择中的应用

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逻辑回归是机器学习中一个非常常用且经典的分类模型。提出了一种逻辑回归的敏感性计算方式,并将其应用在特征选择领域中。以机器学习中的iris数据集为例,首先给出逻辑回归的输出对输入变量的敏感性定义,然后选择敏感性值比较高的属性特征组成特征子集,最后利用分类器对选取的特征进行验证。通过实验结果表明,利用敏感性方法能够选择出有效的特征,该方法是有效和可行的。

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来源
《信息记录材料》 |2022年第7期|30-33|共4页
作者
王凌妍; 张鑫雨; 许胜楠; 王禹力; 甄志龙;
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作者单位

通化师范学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理逻辑、数学基础;
关键词
逻辑回归; 敏感性; 特征选择;

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