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基于特征選擇改進LR-Bagging算法的電力欠費風險居民客戶預測

• 本文從電力欠費風險預測的角度出發(fā)，提出了一種基于特征選擇改進的LR-Bagging(即以邏輯回歸為基分類器的Bagging集成學習)算法，其精髓在于每一個訓練的LR基分類器的記錄和字段均通過隨機抽樣得到。且算法的終止迭代準則由AUC統(tǒng)計量的變化率決定。該改進算法充分考慮了LR的強泛化能力、Bagging的高精確度，以及特征選擇帶來的LR基分類器的多樣性、弱化的多重共線性與“過擬合”度，效果優(yōu)于單一LR模型。且最終的實驗表明，該改進算法得到的電力欠費居民客戶風險預測模型的準確性與有效性得到提升。
• 關鍵字： LR分類器  Bagging集成學習  特征選擇  AUC  201704