从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

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,决定了决策树的结构和性能。选择合适的特征可以使得数据集在分裂后尽可能“纯净”,即每个分支中的样本尽可能属于同一个类别。常见的分裂标准包括:信息增...

构建完行为分析报表后,如何识别异常与指标修复?「用户行为分析...

1、识别与修复的重要性数据报表会用作业务决策参考,不想被带偏就要确保准确性,所以当我们完成报表搭建以后,先不考虑业务数据是否漂亮、是否有外界因素干扰,一定要先检查从数据加工到报表建成的这个过程中是否有纰漏,如果这个过程没有问题,数据依旧异常,则要进一步观测数据采集阶段是否有问题,只有当数据从采集到加工成...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.预测工程材料中裂纹的起始、传播、合并和最终材料失效对于评估材料性能至关重要,但高保真模拟技术成本高昂且计算资源密集,尤其是在模拟多个微裂纹相互作用时。2.减少阶建模技术为解决这一问题提供了一种有前途的方法,机器学习(ML)技术可用于开发此类模型,但预测具有不同初始微裂纹数量的动态裂纹传播和应力演化的...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制,或者很容易将其运用到特征选择任务中,例如回归模型,SVM,决策树,随机森林等等。说句题外话,这种方法好像在一些地方叫做wrapper类型,大概意思是说,特征排序模型和机器学习模型是耦盒在一起的,对应的非wrapper类型的特征选择方法叫做filter类型。下面将介绍如何用回归模型的...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。6、SCI论文写作指导:提供了SCI文章写作的案例解析和规范,以及如何撰写具有创新性的论文。机器学习与水泥基复合材料专题

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

该模型之所以被选用,是因为其集成了多个决策树,通过对每棵树的预测结果进行汇总,能够显著提高分类的准确性和稳定性(www.e993.com)2024年11月24日。相比于其他算法,随机森林能有效减少过拟合现象,这在处理涉及大量变量和复杂数据的物种状态预测时尤为重要。通过对数据集的随机抽样和特征选择,RF模型能够提供更为可靠的濒危预测结果,有助于更准确地...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

另外一方面神经网络具有强大的拟合能力,在各种非线性函数关系的拟合问题中有着十分突出的表现,但由于其本身是一个连续函数,自变量通常被视作同等地位进行输入,通过权重参数值对特征重要性进行刻画,因而在分类型数据问题上表现弱于决策树。二者在不同问题的处理上都各有优缺点,因此我们使用知识蒸馏方法对树模型和神经...

算法人生(11):从“梯度提升树(GBDT)”看“2/8时间管理法”

排序特征:经过多棵树的构建后,汇总每个特征在整个模型中的重要性得分,即每个特征作为作为分裂节点时对损失函数减少的总和,累加起来得到该特征在整个GBDT模型中的总重要性得分。根据特征重要性得分对特征进行降序排序。特征选择:通过可视化图表展示特征的重要性,比如直方图、条形图等,以便直观地看到哪些特征对模型预测性能...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

的新能源汽车出行特征指标,按序计算新能源汽车出行特征指标向量,将发生事故的新能源汽车标签设为“1”、未发生交通事故的新能源汽车标签设为“0”,摘取部分样本数据见表2所示,然后利用决策树算法计算各出行特征重要性,量化各出行特征对交通事故发生的影响程度,计算结果见表3所示,验证了新能源汽车出行特征构建的合理性...