从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树的核心思想是找出更为纯净的子集,理想情况下,每个子集中的数据都指向极其单一的结论。图片来源:大岩资本。2如何构建一棵决策树?在决策树中,有两个至关重要的问题,它们直接影响到树的构建和最终的模型性能:1、选择分裂特征这是构建决策树时最核心的问题。每次选择何种特征来分裂数据集,决定了决策树...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度。所以α的...
究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?
首先:“要解决这一层的这个问题需要具备哪些条件?”这可以帮助你为下一层的三张便利贴起草一份初稿。然后问你自己:“我能不能想出一种情况,在这种情况下,这三张便利贴上的内容都是具备的,而上层的便利贴的内容是错误的?”如果你能想到一个,就把你想到的添加到相关的便利贴上,让条件更苛刻一些,逻辑结构也更...
从0到1设计业务系统—风控篇
同样,如果用户在白名单中,则可能会享有更高的信任度和更宽松的限制,使其活动受到较少的干扰或限制。①决策树决策树模块负责集成和执行决策树模型,通过对特征指标进行分析和判断,生成最终的决策结果。②白名单白名单包含了被认定为低风险或可信任的用户。当用户被列入白名单时,风控引擎会对其提高信任并使用户...
决策树在金融领域的应用(附链接)
决策树(DecisionTree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解...
香港战疫的目标、决策树,及deep-state和黄营思维
9.香港的中期目标:防疫模式的“决策树”10.回到★选择一:香港到底能不能复制中国内地的模式?11.如果“共存”的代价很大,香港黄营会不会感激内地驰援、认可内地的模式?12.香港的远期目标:到底能不能与内地的体制融合?△(先放一个图,但我们在后面才会讨论这个图)...
决策树,10道面试题
答案:决策树和逻辑回归都是监督学习算法,但它们之间有以下区别:模型形式:决策树是一种基于树结构的模型,而逻辑回归是一种基于线性模型的方法。适用问题:决策树可以用于分类和回归问题,逻辑回归主要用于二分类问题(也可以扩展到多分类问题)。决策边界:决策树的决策边界是分段的、非线性的,而逻辑回归的决策边界是线...
...CyTOF数据提出细胞分群方法的基准分析框架并给出方法选择决策树
该文章从准确性(precision)、一致性(coherence)和稳定性(stability)三个层面对CyTOF数据细胞分群方法开展了深度的基准分析工作。该工作根据每个方法的特性和应用场景,以及数据的特征,首次给出了具体的方法选择决策树,为单细胞质谱流式分析领域的研究者在数据分析上提供了方法指导。
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
在进化决策树中,一个个体代表的是一棵决策树。初始群体由随机生成的树组成。随机树可以按以下步骤生成:在根节点和两个子节点后,算法以预设概率p决定每个子节点是否继续划分或成为终点。如果继续划分该子节点,算法会随机选择一些性质和阈值作为划分的标准。
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
但是,事实是不可能将数据分的那么的纯,因此,需要“贪心”策略,力争在每次分割时都比上一次好一些,分的更纯一些。二、决策树构建过程步骤一:将所有的特征看成一个一个的节点,eg(拥有房产、婚姻状态、年收入这些特征,我们可以看成一个一个的节点。)...