[深度学习 特征不平衡论文]基于AUC回归的不平衡数据特征选择模型研究

本文作者：李扬；李竟翔；王园萍；成功正常投稿发表论文到《统计与信息论坛》2015年05期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：针对不平衡数据的泛化预测和特征选择问题,提出了一种引入MCP惩罚函数的AUC回归模型(MCP-AUCR)。该模型采用考虑所有阈值信息的优化目标函数,具有处理不平衡数据的能力,并具有较好的特征选择效果;在讨论该模型定义与原理的基础上,提出相应的循环坐标下降训练算法,并通过数值模拟研究验证其优良性质;针对中国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司,构建了基于MCP-AUCR的财务预警模型。研究结果显示:该财务预警模型可以选择出可解释的重要财务指标并进行有效预测,显著优于传统模型。
【论文正文预览】：一、引言随着“大数据时代”的来临,在数据采集与存储越来越便捷的同时,也导致了大量信息冗余问题的出现。在预测研究中,研究者为了避免遗漏重要的预测变量,往往向模型中引入尽可能多的预测变量。然而,过多甚至冗余的变量不仅会使训练得到的模型难以解释,还会带来诸如多重共线
【文章分类号】：F832.51;F275
【稿件关键词】：AUC回归MCP惩罚特征选择财务预警
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【稿件标题】：[深度学习 特征不平衡论文]基于AUC回归的不平衡数据特征选择模型研究
【作者单位】：中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院;中国人民大学统计咨询研究中心;美国明尼苏达大学统计学院;日立(中国)研究开发有限公司顾客创办中心;
【发表期刊期数】：《统计与信息论坛》2015年05期
【期刊简介】：《统计与信息论坛》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，统计与信息论坛杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN61-1421/C，国际刊号：ISSN1007-3116。统计与信息论坛杂志社由陕西省教育厅主管、主办，本刊为月刊。自创刊以......更多统计与信息论坛杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6023/)投稿信息
【版权所有人】：李扬；李竟翔；王园萍；

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