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摘要
当今时代大数据分析及其商业应用已成为研究热点,根据机器学习中集成学习的思想,从模型融合方面着手,研究提高模型融合准确率和鲁棒性的方法,设计了基于逻辑回归的二层模型融合算法,简称TMBLR算法,并将该算法应用于某商业软件的用户续购分析上.实验结果显示,该融合模型算法有更高的鲁棒性和更准确的预测结果,比使用单个基分类器的F1值高出2.05%;与常用的投票法相比,该算法的平均F1值高出1.1%,F1值的均方差值要低7.2‰,表明该算法稳定性更好;在该融合算法的第二层训练中,使用逻辑回归算法时的准确率、F1值和时间效率较高.
- 出版日期2017
