基于成本代价的分布式逻辑回归算法在煤炭系统中的研究与应用

随着互联网络的发展,煤炭系统也开发了多种网络销售系统,并且数据规模呈现指数级上升趋势。逻辑回归算法是被广泛应用的分类算法之一。但是,传统的逻辑回归算法没有考虑预测错误代价,将不同的预测视为同等成本代价,会一定程度上影响算法的预测精度。文章提出了基于成本代价的逻辑回归算法,该算法考虑了预测错误代价完成煤炭数据集重新标签并完成预测工作。并且,针对海量规模煤炭数据,提出了基于云计算平台的分布式算法。通过大量的实验结果,表明提出的算法能够明显降低预测算法的代价成本,并且没有影响算法的预测精度。