深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
过拟合发生在决策树的决策边界变得比原始数据集的实际边界复杂得多时。这里有一个例子。假设我们有一个噪声数据集,其中不同标签的数据点之间的边界是一条直线。np.random.seed(1)n=550X1=np.random.uniform(low=[0,0],high=[4,4],size=(n,2))drop=(X1[:,0]>1.8)&(X1[...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
太长不看版(tl;dr):你选择一个你不会后悔的选择就可以了。一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而...
刚来京东一个月,今天上午收到了调薪通知。。
举个例子:输入:digits="23"输出:["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]思路解析这道题的思路就是暴力穷举所有的可能。首先我们需要用一个哈希表保存数字和字符之间的映射关系。假设digits="23",我们根据上面的映射关系可以穷举出一棵决策树。树的每条边代表一个选择,每个...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
3.8拖普利斯决策树拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。
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(www.e993.com)2024年9月19日。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...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
剪枝:首先,构建一颗完整的决策树,即每片叶子中的所有实例都属于同一类。然后删除“不重要”的节点或子树,以减小树的大小。组合树:构建不同的树,并通过特定规则(一般是投票计数)选择最终的分类结果。值得注意的是,这会导致决策树的可解释性降低。因此,有必要探索生成树模型的其它方法。最近,进化算法(Evolutionary...
干货!突破性治疗药物认定的决策树分析
相关决策树解读政策文件规定,在I、期临床试验阶段,通常不晚于亚期临床试验开展前申请突破性治疗,且药审中心对纳入突破性治疗药物程序的药物优先配置资源进行沟通交流,加强指导并促进药物研发。对于纳入突破性治疗药物程序的品种,申请人经评估符合相关条件的,也可以在申请药品上市许可时提出附条件批准申请和优先审评审批...
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
例子:K-均值(k-Means)k-Medians算法ExpectationMaximi封层ation(EM)附加题、最大期望算法(EM)分层集群(HierarchicalClstering)优点:让数据变得有意义缺点:结果难以解读,针对不寻常的数据组,结果可能无用。问题6、基于实例的算法(Instance-basedAlgorithms)...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
本文笔者将用具体例子讲述决策树的构建过程,分析:决策树生成过程中有什么样的问题?一、基本概念决策树的定义:首先,决策树是一种有监督的分类算法——即给定X,Y值,构建X,Y的映射关系。不同于线性回归等是多项式,决策树是一种树形的结构,一般由根节点、父节点、子节点、叶子节点构成如图所示。