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特征交互lasso用于肝病分类
针对肝病分类中存在的特征交互的问题,我们研究了一种分层交互lasso分类方法.首先对logistic模型添加lasso罚函数和分层凸约束,其次采用卡罗需-库恩-塔克条件与广义梯度下降法相结合的凸优化方法给出模型求解方法,后得到主效应特征系数与交互特征系数的稀疏解,实现模型分类.本文在两个肝病数据集上进行实验,证明了特征交互对肝病分类有贡献.实验结果证明了分层交互lasso方法可解释性强,效果、效率均优于lasso方法、全特征对lasso方法以及支持向量机、近邻和决策树等传统分类方法.
