统计与数据科学学院 秦慧怡 报道
2026年6月24日上午9:30，加拿大滑铁卢大学桑培俊副教授应邀为我院师生做学术讲座。讲座在崇真楼110会议室举行，由南京审计大学统计与数据科学学院周兴才教授主持。
本次学术报告聚焦于用广义加性密度比模型对正例与未标注数据进行建模，重点探究正例与未标注（PU）数据的学习问题，其中只有部分正例被标注，其余正例与负例混合在一起。经典的指数倾斜模型通过施加线性结构来保证可识别性，但当真实关系为非线性时，这类模型可能严重误设。本报告提出了一种广义加性密度比框架，该框架在保持可识别性的同时，允许非线性和特征特定的效应。该方法配备了一套实用的拟合算法和理论支持，能够对混合比例及其他关注量进行估计和推断。在模拟实验和真实数据分析中，当线性模型正确时，所提方法与标准指数倾斜方法表现相当；而当线性模型不成立时，则能带来明显的改进。总体而言，该框架在PU数据的灵活性与可解释性之间取得了有益的平衡，并为估计、预测和不确定性评估提供了有原则的工具。
在讲座的讨论环节，参会教师就桑培俊教授讲座中的相关内容进行了深入的交流与探讨并提出了许多富有启发性的意见和问题。本次学术讲座取得了圆满成功，通过本次讲座，丰富了我院师生的视野，更为我院师生提供了宝贵的研究思路。
