零膨胀计数数据回归模型的选择与比较及R语言的实现

摘要：

目的 探讨和比较不同模型在零膨胀数据回归分析中的应用.方法 在R语言中,拟合HIV合并血友病数据的对数线性模型、零膨胀模型、随机森林、决策树以及支持向量机模型,通过比较标准化均方误差和均方根误差,对模型进行评价与选择.结果 从标准化均方误差和均方根误差来看,随机森林是对原始数据拟合的最好的模型,随后是支持向量机和决策树模型,而经典的计数模型表现则相对较差.结论 在对零膨胀计数资料进行回归预测时,机器学习方法的效果优于经典的计数模型.

关键词：零膨胀、回归模型、R语言、机器学习

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资助基金：教育部博士点基金20120071120050;中央高校基本科研业务费专项资金20520133104

在线出版日期：2018-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：310-312