【摘 要】
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在实际应用中,当利用多种粗糙集构造算法所得到的多个粗糙集的误判率差异小时,误判率小的粗糙集并不总是具有最高预测准确度。利用粗糙集的分类规则构建Logistic模型,将拟合L
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11471239);国家社会科学基金青年项目(17CTJ002);2016年度重庆市社会科学规划重大委托项目(2016WT03);全国统计科学研究重点项目(2017LZ25);全国统计科学研究项目(2017LZ30);天津财经大学研究生科研资助计划项目(2016TCB03);天津财经大学学位与研究生教育教学改革研究一般项目(2014YJY14)
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在实际应用中,当利用多种粗糙集构造算法所得到的多个粗糙集的误判率差异小时,误判率小的粗糙集并不总是具有最高预测准确度。利用粗糙集的分类规则构建Logistic模型,将拟合Logistic模型的AIC值作为该粗糙集的AIC值,用于粗糙集的择优。实例分析结果表明,采用新方法能够筛选出预测准确度较高的粗糙集。当多个粗糙集的误判率差异小时,新方法更可能选出预测准确度最高的粗糙集。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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