换一批摘要针对肝病分类中存在的特征交互的问题,我们研究了一种分层交互lasso分类方法.首先对logistic模型添加lasso罚函数和分层凸约束,其次采用卡罗需-库恩-塔克条件与广义梯度下降法相结合的凸优化方法给出模型求解方法,最后得到主效应特征系数与交互特征系数的稀疏解,实现模型分类.本文在两个肝病数据集上进行实验,证明了特征交互对肝病分类有贡献.实验结果证明了分层交互lasso方法可解释性强,效果、效率均优于lasso方法、全特征对lasso方法以及支持向量机、最近邻和决策树等传统分类方法.
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关键词
分类特征交互套索凸优化广义梯度下降法classificationfeatures interactionlassoconvex optimizationgeneralized gradient descent
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DOI
10.7507/1001-5515.20150218
发布时间
2016-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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