本文關鍵詞：基于自適應彈性網對強相關數(shù)據的群組變量選擇的研究　出處：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：變量選擇作為數(shù)據分析的重要方法之一深受廣大學者的青睞。近年來,高維、強相關又帶有冗余的數(shù)據廣泛應用在自然科學及生物醫(yī)學學科等領域,怎么選用合適的變量選擇方法解決該類問題已是當前研究中的關鍵。本文針對高維、強相關的數(shù)據進行研究,做了如下工作:1.提出了一種改進權值的自適應彈性網方法(G_Aenet),該方法以偏最小二乘回歸系數(shù)的權重代替原始權重,使新方法能更好地選取群組中的重要變量和去除群組中的噪音變量。通過理論證明,說明了該方法具備自適應群組效應;并通過模擬實驗和數(shù)值實例,比較Lasso懲罰及傳統(tǒng)的自適應彈性網等變量選擇方法,用相對誤差RMSE和選擇精度標準TP(FP)作為精度和模型復雜度的標準,驗證了該方法的有效性,實現(xiàn)了提高模型精度,精簡模型復雜度的目的。2.基于偏最小二乘回歸及傳統(tǒng)的自適應彈性網方法均可解決強相關數(shù)據問題,但又存在偏最小二乘的模型解釋性差和傳統(tǒng)的自適應彈性網方法的模型精度不高等缺點,故提出了一種改進的強相關數(shù)據的變量選擇方法(Aenet_PLS)。該方法將偏最小二乘方法與傳統(tǒng)自適應彈性網方法求得的估計系數(shù)做線性組合,并以此得到的系數(shù)建立回歸模型,使新模型具備高精度、解釋性強的雙重優(yōu)點。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O212

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