Ph.D.or在职DBA博士?看看清华姚班助理教授的读博决策树就清楚了
图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多数时间都在做你不喜欢的事情有多痛苦。你可能会说“我怎么知道我喜不喜欢科研呢”?首先,如果你...
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...
仓储行业的市场调查技术与工具
观察调查:观察调查是指通过直接或间接地观察仓储市场的现象、行为、过程、结果等,收集与仓储市场相关的数据和信息的方法。观察调查的优点是数据真实、数据直观、数据动态、数据细节,缺点是数据主观、数据片面、数据隐蔽、数据复杂,需要进行记录和分析。实验调查:实验调查是指通过在控制或模拟的条件下,对仓储市场的某...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成过程不稳定:决策树的生成过程是基于启发式算法的,不同的启发式算法可能生成不同的决策树,导致结果的不稳定性。六、随机森林:三个臭皮匠,赛过诸葛亮单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我们可以使用多棵决策树来共同解决问题,这就是就是随机森林。随机森林(RandomForest)是一种集成...
R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型
基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...
利用集成分类器来综合多种分类器的优点
梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)GBDT是一种基于梯度提升算法的集成学习方法,它通过不断构建新的决策树来拟合前一棵树的残差,从而逐步提高分类性能(www.e993.com)2024年9月15日。四、集成分类器的优势提高准确性通过综合多个分类器的结果,集成分类器往往能够比单个分类器取得更高的准确性。
揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
单个决策树具有可解释性的优点,但可能不稳定,且不允许因果效应在协变量之间更平滑地变化。因果森林建立在因果树算法的基础上。原则上,每个个体都有一个独特的估计。使用这种策略,研究人员可以通过对个体处理效应进行排名,然后根据最高和最低排名类别的群体特征,来考虑处理效应异质性。最近的方法还将响应变量的监督学习与...
城投债|城投公司信用量化分析研究
逻辑回归在评分卡设计、指标可解释性方面优于极端梯度提升(XGBoost)等基于决策树的集成模型。但为了能全面地描绘城投公司在4个维度的风险画像,又能达到集成模型较为优秀的预测效果,且最终能以直观的信用评分交付给业务人员,本文设计了由4个子模型组合的“融合模型”模式,同时兼顾了两类算法的优点(见图3)。
新疆和田玉籽料等级详解:顶级作品欣赏与结构特征分析
优点:决策树算法易于理解和解释,可以可视化地展示出来,可以帮助人们快速了解模型的黄玉决策过程;决策树算法不需要数据进行预处理,可以支持数值和离散值,可以处理多分类问题。缺点:决策树算法容易过拟合,当决策树层数较深时,会出现决策树的碧玉规模过大和泛化性能较差的墨玉问题,需要进行剪枝等优化处理。
如何实现个贷风控模型冷启动?
为了提高决策的一致性和效率,可以引入规则模型作为冷启动的下一个阶段。在冷启动过程中,可以根据信贷专家的经验和行业标准制定一套规则来评估借款申请人的信用风险。规则模型的优点在于它简单、透明,并且不需要大量的数据来训练和建立模型。此外,规则模型可以根据实际需要进行灵活的调整和修改,以适应不同的业务需求和风险...