稳健逻辑回归系列模型
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案例介绍
利用Tensorflow编写了单调函数限制下的多层感知机，用来进行单变量编码，编码后的变量与Y取1的概率成正相关、自动中心化和标准化、和原变量为单调关系。为了配合和利用编码后的变量与Y取1的概率成正相关这一性质，我改进了现有的Logistic，增加系数为非负数的限制，把最优化问题转化为条件最优问题，间接地解决了多重共线性问题，使得模型更加稳健。同时，虽然Lasso逻辑回归是凸优化问题，但是为了保证模型稳健性，我采用SGD求解，并在收敛后取100次迭代的模型进行bagging，增加稳健性。同时，实现模型工程化部署。
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利用Tensorflow编写了单调函数限制下的多层感知机，用来进行单变量编码，编码后的变量与Y取1的概率成正相关、自动中心化和标准化、和原变量为单调关系。为了配合和利用编码后的变量与Y取1的概率成正相关这一性质，我改进了现有的Logistic，增加系数为非负数的限制，把最优化问题转化为条件最优问题，间接地解决了多重共线性问题，使得模型更加稳健。同时，虽然Lasso逻辑回归是凸优化问题，但是为了保证模型稳健性，我采用SGD求解，并在收敛后取100次迭代的模型进行bagging，增加稳健性。同时，实现模型工程化部署。
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