| 基于γ-散度的稳健有序误标记logistic回归 |
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| 作者姓名： | 郭美君 任明旸 李仕明 张三国 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院大学数学科学学院, 北京 100049;2. 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室, 北京 100049;3. 首都医科大学附属北京同仁医院北京同仁眼科中心, 北京眼科及视光学重点实验室, 北京 100730 |
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| 基金项目： | Supported by University of Chinese Academy of Sciences (Y95401TXX2),Beijing Natural Science Foundation (Z190004),and Key Program of Joint Funds of the National Natural Science Foundation of China (U19B2040) |
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| 摘 要： | 有序多分类方法已经得到了广泛研究。传统的有序多分类方法假设样本的类别标签是不存在误标记的。但是由于实际数据复杂以及人工经验有限,获得标记完全正确的样本是不现实的,因此,传统的方法就存在局限性。提出一种基于γ-散度的有序误标记logistic回归方法,在处理存在误标记的有序多分类问题时具有很强的稳健性,也就是说,当某一样本被错误标记时它对参数估计的权重小于其被正确标记时的权重。该方法通过最小化γ-散度构建模型,利用梯度下降算法求解模型,不仅具有很强的稳健性而且在模型中可以忽略误标记概率。模拟研究和真实数据分析都说明该有序误标记logistic回归方法在处理存在误标记的有序分类问题时效果很好。
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| 关 键 词： | γ-散度 logistic 回归 误标记 有序分类 稳健性 |
| 收稿时间： | 2020-01-03 |
| 修稿时间： | 2020-04-13 |
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