浙江农商数字科技申请基于斜决策树的规则挖掘专利,增强对高频特征...

专利摘要显示,本发明提出了一种基于斜决策树的规则挖掘方法和系统,其中,方法包括:获取原始客户数据,对所述原始客户数据进行预处理,构建训练数据集,从训练数据集的数据中提取特征;基于提取的特征和特征交互项构建斜决策树,对所述斜决策树的节点进行分割生成斜决策树模型;根据斜决策树模型生成规则,从生成的规则中筛选可...

智能决策支持系统:在复杂环境中提升决策精准度的科技解决方案

数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等,能够帮助决策者识别出关键因素和趋势。机器学习(MachineLearning)机器学习是智能决策支持的重要组成部分。通过训练模型,机器学习能够从历史数据中学习并进行预测。常见的机器学习算法包括回归分析、决策树、支持向量机等。这些算法能够帮助决策者在复杂的情况下做出更加准确的...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

决策树决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组...

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...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战(www.e993.com)2024年11月7日。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。4.模型评估与优化:强调了模型评估的重要性,包括回归模型评估指标和交叉验证技术,以及如何使用工具包如Optuna进行超参数调整,帮助学员优化模型性能。

算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”

三、剪枝策略的分类预剪枝:通常基于一些预设的规则或阈值,在构建决策树或神经网络的过程中,提前停止节点的进一步分裂或权重的学习。如限制树的最大深度、节点所需的样本数等。后剪枝:先完全构建决策树或神经网络模型,之后从底部向上检查每个子树,如果某个子树被替换为单个节点后,整体性能(如交叉验证误差)没有明显下...

智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势|算法|神经网络|自然...

2.决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构的模型,通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。3.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种强大的分类算法,旨在找到最佳的超平面来分隔不同类别的数据。SVM在高维空间中表现良好,适用于复杂的分类任务。

从0到1设计业务系统—风控篇

需要支持多种数据接口,提供数据清理和处理的算法,以此确保数据准确、可靠。2.2规则引擎支持用户定义业务规则,将业务规则解析为可执行的程序逻辑;引入灵活的规则解析引擎,支持多种条件判断和逻辑运算,需要具备版本控制和实时更新的机制。2.3风险决策和评估...