[发明专利]一种基于分位数逻辑回归的数据分析方法在审
| 申请号： | 201910502413.2 | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN110580494A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 张舵 | 申请（专利权）人： | 深圳索信达数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 44218 深圳市千纳专利代理有限公司 | 代理人： | 黄良宝 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于分位数逻辑回归的数据分析方法，涉及一种基于分位数逻辑回归的数据分析方法。传统的逻辑回归模型在做分类器时，所能给出的信息十分有限，模型的预测准确度很差。步骤：第一步，数据清洗与预处理；第二步，进行分位数逻辑回归建模；第三步，对分位数逻辑回归模型进行求参数，求得参数使加权误差绝对值之和最小；第四步，计算无约束分位数回归目标函数和约束分位数回归目标函数。方便研究人员更细致的研究不同群体，通过数据得到更多的信息。同时，分位数回归模型对异常值不敏感，少量异常值并不影响模型预测效果，大大提高了模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 逻辑回归 逻辑回归模型 目标函数 数据分析 预处理 准确度 回归模型 加权误差 数据清洗 影响模型 不敏感 传统的 分类器 鲁棒性 无约束 回归 预测 建模 研究 群体 | ||
【主权项】：
1.一种基于分位数逻辑回归的数据分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：/n第一步，数据清洗与预处理；对原始数据进行一致性检查，标准化数据格式，清除重复数据、异常数据和无效数据，纠正错误数据，填补缺失值，并将类别变量转化为数值型变量；/n第二步，根据输入、输出关系对响应变量和解释变量进行分位数逻辑回归建模；/n第三步，对分位数逻辑回归模型进行求参数，求得参数使加权误差绝对值之和最小，其中正项误差项的权重即为分位数，负项误差项的权重为1减去分位数；所求得的参数为在此分位数的回归模型参数；/n第四步，计算无约束分位数回归目标函数和约束分位数回归目标函数，1减去其比值即为模型拟合优度；拟合优度越接近1说明模型拟合度越好；若模型拟合度不好，可以考虑更换除逻辑回归以外的其他线性/非线性模型。/n
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