강건 기능 로지스틱 회귀

초록 기능 로지스틱 회귀는 이진 반응과 기능 예측 변수 간의 선형 관계를 포착하는 인기 있는 모델입니다. 그러나 기능 로지스틱 회귀에서 매개변수 추정에 사용되는 많은 방법은 이상치에 민감하여 부정확한 매개변수 추정과 열악한 분류 정확도로 이어질 수 있습니다. 우리는 기능 예측 변수의 관측치를 강건 기능 주성분 분석을 통해 유한 차원 부분 공간 집합에 투영하는 강건 추정 절차를 제안합니다. 이 차원 축소 단계는 기능 예측 변수의 이상값 영향을 줄입니다. 로지스틱 회귀 계수는 이진 반응 및 강건 주성분 점수를 기반으로 한 M-형 추정기를 사용하여 추정됩니다. 이를 통해 우리는 이진 반응 및 기능 예측 변수의 이상치 영향을 최소화하여 강건 추정을 제공합니다. 일련의 몬테카를로 시뮬레이션과 손목 X선 데이터 사용을 통해 우리는 반응 변수의 매개변수 추정 및 분류 정확성을 조사합니다. 우리는 강건 절차가 이상치가 존재할 때 기존의 일부 강건 및 비강건 방법보다 우수한 성능을 발휘하며, 이상치가 없을 때는 경쟁력 있는 결과를 생산한다는 것을 발견했습니다. 또한, 제안된 방법은 일부 기존 강건 대안에 비해 계산적으로 더 효율적입니다.