Logistic模型中参数的MCP估计
由于高维数据的稀疏性,导致高维空间中的数据处理方法与低维空间中存在显著差异,合理的变量选择方法是解决高维数据问题的一个前提.从理论方面探讨Logistic模型中参数的MCP方法的Oracle性质,证明了MCP估计具有良好的理论性质.在搜索引擎广告转化率预测模型中,对比了几种不同变量选择方法的预测效果.结果表明MCP方法在处理高维稀疏数据时,准确率最高.通过方法筛选出若干显著影响广告转化率的特征变量,为广告主制定广告策略提供相应的理论依据.
Logistic模型、MCP、Oracle性质、广告转化率
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国家自然科学基金74162002,11361007;广西自然科学基金2013GXNSFAA019340
2018-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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