简介:平均单一依赖估计算法(averagedone-dependenceestimators,AODE)是通过放松朴素贝叶斯算法的假设条件得到的一种更加高效的分类算法,但AODE算法将所有父属性对分类的贡献程度看成是一样的,这使得AODE算法的分类效果受到限制。针对这个问题,利用相关系数Tau-y和Lambda-y分别计算各个特征属性对分类的贡献程度,并用计算结果对父属性加权,得到了两个改进的AODE算法:T-AODE和L-AODE算法。然后,利用加利福尼亚大学的埃文斯(UniversityofCaliforniaIrvine,UCI)标准数据集在Eclipse上对这两个算法进行分类实验,结果显示两个改进的AODE算法的精确度要优于原始AODE算法。
简介:将Lasso算法和logistic回归模型相结合并且引入P2P个人网络信贷评估体系,通过模拟实验的结果发现,在全变量logistic模型、Lasso-logistic模型、Ridge-logistic模型中,Lasso-logistic模型对于变量的压缩效果要更好,有助于简化模型;虽然三个模型在进行预测的结果上并没有显著的差异,但是Lasso-logistic模型在计算效率上更胜一筹,在处理大量数据的情况下更有效率。
简介:在综合比较分析关于中国GDP和能源消费的各种宏观统计数据的基础上,选定以Maddison估算的以1987年不变价格衡量的GDP和以IEA估算的能源消费为分析的基础数据,通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果分析等分析技术发现:中国GDP和能源消费数据是一阶单整的,存在协整关系,并表现为从经济增长到能源消费的单向因果关系。而进一步的误差修正模型分析结果显示:经济增长和能源消费存在长期的均衡关系,GDP每增加1个百分点,能源消费将提高0.811个百分点;相反,能源消费增加一个百分点,GDP将提高0.194个百分点。这表明中国经济增长与能源消费之间存在密切的关系,能源消费并不是经济增长的一个强外生变量。