决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而得到新的决策树。四、应用场景决策树的可解释性非常高,可以很容易的解释清楚其计算逻辑,所以适合各种需要强解释性的应用场景,比如咨询、金融等领域。金融领域:决策树可以用于信用评分、风险评估、欺诈检测等金融领域的...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

一棵决策树可能首先询问:“这个水果的颜色是红色吗?”如果答案是肯定的,它可能会将这个水果分类为苹果;否则,它会继续询问:“这个水果的质感是光滑的吗?”这样的一系列问题最终导致分类的结果,这就是决策树的工作方式。构建决策树的关键概念特征选择决策树如何确定在每个节点上提出哪个问题?这就涉及到一个关键的...

如何处置非瘟弱毒?非瘟弱毒感染的决策参考

正是由于这些影响因素,猪场是否”拔牙”以及”拔牙”的结果充满了不确定性。但是这种在猪场经营过程中的重大决策,在现实中却缺乏有效参考。大型母猪场投资巨大,普遍有较强的非瘟监测意识和自身监测手段,假设在非瘟弱毒感染早期,流行率为0.1%,断奶仔猪价格为300元时,通过部分分析的方法对存栏8000头母猪的猪场进行”拔牙...

芒格访谈:人能做的最好的事,是助另一个人多知多智(上)

他们在那个年代教授决策树理论是对的,因为很多人没有像应该掌握的那样掌握概率论。如果没三心二意的话,我们在高中的时候就应该掌握这些东西。我们的高中老师就应该解释清楚马戏团和赌场忽悠普通人的把戏。这门课早就应该教过了,但在高中就没教好,大学也没教好,教的方法也不对。最后,到了哈佛商学院(这样的顶尖...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

不会考虑数据之间的相关性,因此无法捕获特征向量内部之间的关系;而双通道判别方法在网络训练前就进行特征的判别,更能判断不同图像的相似性,但此时图像的细节特征不够清晰,大量特征丢失.针对双通道判别方法中特征消失过多的问题,提出了一种面向独立于书写者场景的手写签名离线验证模型MCFFN(Multi-channelfe...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

5.线性回归(最小二乘法)6.决策树回归7.随机森林回归8.XGBoost回归5、线性预测——线性回归(最小二乘法)线性回归是一种基础的统计方法,用于建立自变量(解释变量)与因变量(响应变量)之间的线性关系模型(www.e993.com)2024年11月22日。最小二乘法则是求解线性回归模型参数的一种常用方法,其核心思想是通过最小化误差的平方和来找到最佳拟...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

有趣的是,西蒙也是启发式算法的研究者之一,他最出名的观点是在不确定性下寻求最优解是毫无意义的,更有效的方法是寻找一个令人满意的答案。在研究中,我将他在心理人工智能方面的工作扩展到了广泛的具有不确定性的情况。快速节俭决策树在做决定时,专家通常比新手使用的信息更少,因为他们知道哪些信息是相关的,哪些...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

与决策树与SVM机相比,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,onlinegradientdescent)。如果你需要一个概率架构(比如,简单地调节分类阈值,指明不确定性,或者是要获得置信区间),或者你希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去,那么使用它吧。

...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法

在决策树的概念化和构建过程中,做出了不同的模型假设作为分析的基础。这些假设可以在ESM中进行评估。2.7分析为了评估采用STHLM3测试作为主要诊断测试的潜在成本效益,使用增量方法来确定额外的成本和影响。决策分析模型的估计值用于通过将增量成本除以增量效果来计算ICER,表示获得的每单位效果的成本,作为正确分类...

如何用决策树模型做数据分析?

决策树模型的第一步,是测量每个节点对应人群的熵值,最终我们得到可以判断推荐者的决策树。如下图,每个节点中标注两个数字,上面是推荐者比例,下面是用户群占比。初始节点的推荐者比例为0.14,再没任何分叉前,人群占比100%。我们用熵来度量每个节点对应人群的不确定性,推荐者比例趋近0%和100%的人群,熵的值也趋近...