要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
尚普咨询集团:企业市场调研的七个步骤,你都掌握了吗
数据分析的主要方法有:一是描述性分析,即对数据的分布、集中、离散、形态等进行描述,如使用频数、百分比、平均数、标准差、直方图、饼图等方式;二是关联性分析,即对数据之间的相关性、因果性、协整性等进行分析,如使用相关系数、回归分析、协方差分析等方式;三是差异性分析,即对数据之间的差异、异质性、显著...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
步骤1:构建多棵决策树。首先随机抽取训练样本:对于每棵树,都从原始训练集中随机抽取一部分样本(有放回抽样)作为该树的训练集。这样,每棵树都是在不同的样本集上进行训练的。接着随机选择特征:在构建每棵树的过程中,对于每个节点,都会随机选择一部分特征作为候选分裂特征。然后从这些候选特征中选择最优特征进行...
消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键
(1)数据隐私保护:在数据收集和分析过程中,必须严格遵守相关法律法规,保护消费者的个人隐私和数据安全。(2)合规性:确保数据收集、处理和使用的合规性,避免法律风险。综上所述,数据收集与分析在制定个性化营销策略中扮演着至关重要的角色。通过全面、准确地收集数据,并运用科学的方法和技术进行深入分析,企业可以更...
算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”
微调和重训练:在剪枝操作之后,需要对剪枝后的模型进行微调和重训练,以恢复模型的性能。这一步骤通常需要在原始数据集上进行进一步的训练,以确保模型在剪枝后仍然具有良好的泛化能力和性能。三、剪枝策略的分类预剪枝:通常基于一些预设的规则或阈值,在构建决策树或神经网络的过程中,提前停止节点的进一步分裂或权重的学...
重磅!这篇Nature刚刚打破世界纪录,这个新玩意有点不一样!
1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林
药用玻璃包装容器影响药品质量的相关问题浅析
相容性研究内容应包括包装容器对药品的影响以及药品对包装容器的影响,主要分为如下六个步骤:1)确定直接接触药品的包装组件;2)了解或分析包装组件材料的组成、包装组件与药品的接触方式与接触条件、生产工艺过程,如:玻璃容器的生产工艺(模制或管制)、玻璃类型、玻璃成型后的处理方法等,并根据注射剂的理化性质对拟选择...
最新发布丨重度哮喘诊断与处理中国专家共识(2024)_腾讯新闻
花粉是常见的室外过敏原,其中木本植物(树花粉)常引起春季哮喘,而禾本植物的草类花粉常引起秋季哮喘[108]。(2)食物性过敏原:常见的八种食物过敏原是鸡蛋、牛奶、花生、坚果、大豆、小麦、甲壳类动物和鱼类[109-110]。婴儿常见的过敏原是牛奶和鸡蛋,儿童过敏原主要是花生和坚果,成人则是鱼和贝类[111]。对花生、...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。
大数据挖掘怎样赋能医保基金监管?
第三步,使用决策树模型得到各分类的影响因子,其系数越大表示对医师分类的影响越大。系统给出每一行色阶分布,颜色偏向红色表示指标数值越大,偏向绿色表示指标数值越小,指标数值越大越需要重点关注。利用AHP层次分析法计算出变量权重,结合实际监管经验及指标意义,选取疑点医生簇。