信息记录材料

首页 > 刊期 > 2022 > 7期 > 论著

逻辑回归的敏感性分析及在特征选择中的应用

王凌妍，张鑫雨，许胜楠，王禹力，甄志龙

【摘要】逻辑回归是机器学习中一个非常常用且经典的分类模型。提出了一种逻辑回归的敏感性计算方式，并将其应用在特征选择领域中。以机器学习中的 i r i s 数据集为例，首先给出逻辑回归的输出对输入变量的敏感性定义，然后选择敏感性值比较高的属性特征组成特征子集，最后利用分类器对选取的特征进行验证。通过实验结果表明，利用敏感性方法能够选择出有效的特征，该方法是有效和可行的。

【关键字】逻辑回归；敏感性；特征选择