基于AUC回归的不平衡数据特征选择模型研究
外文标题：Study on the Feature Selection Method with the Penalized AUC Regression for the Imbalanced Data
文献类型：期刊
作者：李扬[1]
机构：[1][王园萍]日立(中国)研究开发有限公司.顾客创办中心
[2][李竟翔]美国明尼苏达大学.统计学院
[3][李扬]中国人民大学.应用统计科学研究中心
年：2015
期刊名称：统计与信息论坛
卷：30
期：5
页码范围：10-15,16
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201505002.aspx
基金：国家自然科学基金青年项目《预测模型的结构化变量选择方法研究》(71301162)；中国人民大学应用统计科学研究中心自主项目《高维异质性数据的特征选择方法研究》
关键词：AUC回归;MCP惩罚;特征选择;财务预警
摘要：针对不平衡数据的泛化预测和特征选择问题，提出了一种引入MCP惩罚函数的AUC回归模型（MCP－AUCR）。该模型采用考虑所有阈值信息的优化目标函数，具有处理不平衡数据的能力，并具有较好的特征选择效果；在讨论该模型定义与原理的基础上，提出相应的循环坐标下降训练算法，并通过数值模拟研究验证其优良性质；针对中国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司，构建了基于MCP－AUCR的财务预警模型。研究结果显示：该财务预警模型可以选择出可解释的重要财务指标并进行有效预测，显著优于传统模型。
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