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边界logistic与支持向量机评分模型的比较

2016-04-05分类号:F224

【作者】赵海蕾  谢玉梅  金德环  
【部门】上海财经大学金融学院  江南大学商学院  
【摘要】文章首先介绍了传统logistic模型,通过对分类点选择的模拟实验,得出了logistic模型对分类点敏感的结论,进而提出了边界logistic模型,为了比较两个模型的差异,给出了一套比较合理的判断选择方法。实证分析发现边界logistic模型的精度更多,更能逼近最优模型。比较了边界logistic模型与Svm模型在分类精度上的差异,得出了边界logistic模型可以在一定条件下替代Svm模型的结论。
【关键词】统计学习  边界logistic  支持向量机(Svm)
【基金】教育部人文社会科学规划基金资助项目(14YJA790089)
【所属期刊栏目】统计与决策
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