基于变量选择的DEA模型在配电数据的应用

赵绮敏; 林尤武

doi:10.16725/j.1673-808X.2023209

桂林电子科技大学学报 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (6) : 593 -601. DOI: 10.16725/j.1673-808X.2023209

基于变量选择的DEA模型在配电数据的应用

赵绮敏, 林尤武

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摘要

为探索不同变量选择方法所选择的重要变量对DEA模型效率分数的影响，提出一种无需假设变量之间存在线性关系的基于Q²的变量重要度方法，并引入不会忽略具有高相关性的信息变量的有序同源追踪LASSO。将2种方法选择的变量应用到数据包络分析模型（DEA）中探索重要变量对效率的影响。数值模拟和真实数据结果表明，基于Q²的变量重要度方法在多数情况下优于其他基于机器学习的方法，并对个体效率的提高起显著作用。但在样本量较少和变量相关系数较低的情况下有序同源追踪LASSO更优。因此，选择合适的变量选择技术对DEA模型的效率有重要影响。