Resumen

Con el fin de explorar la correlación entre las acciones y el índice PMI, basado en la pérdida logística generalizada y la distribución de márgenes, este artículo diseña un modelo de regresión logística de distribución de márgenes que es fácil de optimizar, tiene robustez y capacidad de generalización, y proporciona un marco de regresión logística de distribución de márgenes multiclase. Este marco puede utilizarse para realizar tareas de clasificación doble, multiclasificación y selección de características. Además, este artículo proporciona un algoritmo de entrenamiento para la regresión logística de distribución de márgenes en conjuntos de datos a gran escala mediante el método de descenso de gradiente estocástico por pares. Además, este trabajo combina el modelo de regresión logística para construir un modelo de análisis de correlación entre las acciones y el índice PMI y utiliza los datos PMI de la Oficina Nacional de Estadística como muestra para diseñar experimentos que verifiquen el rendimiento del modelo de sistema construido en este trabajo. Del análisis experimental se desprende que el algoritmo construido en este documento tiene cierto efecto, y se ha verificado además la fuerte correlación entre el PMI y las acciones.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:artículo, modelo de regresión logística, distribución de márgenes, acciones, índice pmi, método de descenso de gradiente estocástico por pares, modelo de análisis de correlación, pérdida logística generalizada, marco de regresión logística, distribución de márgenes multiclase
• Keywords:paper, logistic regression model, margin distribution, stocks, pmi index, pairwise stochastic gradient descent method, correlation analysis model, generalized logistic loss, logistic regression framework, multiclass margin distribution