傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

??变量处理：变量变换、变量派生、变量精简??数据归约：实现降维，避免维灾难3、数据集成??外部数据读入：Txt/Excel/SPSS/Database??数据追加（添加数据）??变量合并（添加变量）4、数据理解（异常数据处理）??取值范围限定??重复值处理??无效值/错误值处理??缺失值处理??...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

在数据进行分析时,可以从中知道所有申请者的违约情况在分离数据集这一步,我们将数据分成两部分:用来建立决策树训练数据集和用来评估模型性能的测试数据集,按照80%训练集和20%测试集来分离样本。总的来看,这两个数据集的比例是大致相同的,所以分离的两个数据集是合理的。训练数据集测试数据集违约不违约违约...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

实例:多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用7.决策树用于复合材料研究实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型1.随机森林用于复合材料研究实例:随机森林在预测复合材料性能中的应用2.Boosting算法用于复合材料研究实例:Catboost在预测复合材料强度...

重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果

18、(实操演练)决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解19、(实操演练)利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行20、案例演示与实操练习第七章ChatGPT4助力机器学习模型优化:变量降维与特征选择1、主成分分析(PCA)的基本原理2、偏最小二乘(PLS)的基...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。

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

基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模夏恒,汤健,余文,乔俊飞城市固废焚烧(Municipalsolidwasteincineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等。然而，决策树也存在着一些局限性，例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外，决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略的影响。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的...

浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网

逻辑回归、决策树和随机森林是常用的贷前风控建模方法。逻辑回归适用于特征维度较少的情况,具有简单和解释性强的特点。决策树可以处理非线性关系,但容易过拟合,需要引入剪枝等方法进行改进。随机森林是一种集成学习方法,具有较高的准确率和鲁棒性,适用于处理高维度、大规模的数据。

基于盯市模型的发行人信用风险监测研究

为了探究以发行人信用利差作为因变量的盯市模型相较于二分类因变量的违约模型是否具有一定的动态监测优势,笔者利用相同的自变量,选择Logistic回归模型、决策树与K近邻这三种常规的违约模型与本文构建的盯市模型进行样本外预测比较,并将效果统计指标汇总于表2。结果显示,盯市模型的召回率2为73.53%,即73.53%的违约企业被正...

网信最前沿丨决策树是什么?

决策树是利用树形图进行决策的预测模型,表现出的是对象属性与对象值之间的一种映射关系,是归纳学习和数据挖掘的重要方法。决策树分为分类树和回归树两种:分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。(《决策树——用一棵树去分析问题》来源:秒懂百科)...