基于广义线性模型的网页信息搜索错误概率分析

发布时间：2022-01-02 21:43

　　传统泊松分布模型分析网页信息搜索错误概率过程中,模型构建完成后未检验模型优度,导致预测网页信息搜索错误概率的精度较低,以广义线性模型基本原理为前提,基于广义线性回归设计网页信息错误风险概率广义线性模型,采用极大似然方法估计模型回归参数α取值,通过SD方法、Pearsonχ²方法检验模型拟合优度,分析模型变量弹性,获取影响网页信息搜索错误概率的关键因素,完成网页信息搜索错误概率分析.实验结果表明,所设计模型预测网页信息搜索错误概率精度均值高达98.5%,预测网页信息搜索错误次数与实际值吻合,能够得出影响网页信息搜索错误概率的因素. 

【文章来源】：菏泽学院学报. 2019,41(02)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
引言
1 广义线性模型基本原理
2 基于广义线性模型的网页信息搜索错误概率风险评价
    2.1 风险概率广义线性回归
    2.2 回归参数α的极大似然估计
    2.3 模型拟合优度检验
    2.4 模型变量弹性分析
    2.5 网页信息搜索错误概率风险评价
3 实验分析
    3.1 有效性分析
    3.2 模型预测精度分析
    3.3 模型边际效益分析
4 结论



本文编号：3564927