生成式人工智能与预测式人工智能:有何区别?
预测式人工智能依靠回归、决策树和神经网络等统计方法进行预测。简而言之,生成式人工智能专注于生成新数据,而预测式人工智能则专注于基于现有数据进行预测。数据要求和处理技术的变化第二个主要区别有点微妙,与数据要求和应用于数据的方法有关。生成式人工智能通常需要大量数据集进行训练,并使用密集的过程来定义创建...
用决策树找到你的细分目标用户
总结,决策树是一种强大的工具,可以帮助我们找到目标用户。通过收集数据、训练模型、评估模型和找到目标用户,我们可以更有效地进行市场营销。用AI画美女,停都停不下来!御姐、甜妹、萝莉,你想要的这里都有,点击立即体验→
钉钉杯大数据竞赛中那些数据集到底有什么用?
(3)减少正则化参数,正则化的目的是用来防止过拟合的,但是模型出现了欠拟合,则需要减少正则化参数;使用非线性模型,比如核SVM、决策树、深度学习等模型;(4)调整模型的容量(capacity),通俗地,模型的容量是指其拟合各种函数的能力;容量低的模型可能很难拟合训练集。怎么解决过拟合?(重点)(1)获取和使用更多...
XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略
以情感分类任务为例,传统模型仅能输出一个表示情绪倾向的数值,而LLM能够提供包含理由的文本输出,这种输出方式本质上增加了模型解释行。其中,「思维链提示」(Chain-of-Thoughts,CoT)技术不仅提高了决策过程的透明度,还提高了模型下游任务的性能。这一方法成功催生了更多类似技术,如思维树(Tree-of-Thoughts)和思维图(...
原来,风控策略,都是这么调出来的
以规则为主的策略形式主要包含基于单变量的规则、二维交叉的规则、基于决策树生成的多维交叉规则这几种。如右侧所示,从上到下,其特点可以归纳为:“随着维度更多,复杂度增加,同时命中率更低,识别能力更加精准”。最终需要综合考虑对“逾期率、通过率”这两者的影响来决定使用哪种形式。
数据化运营、精准营销10大常用模型
??应用:在精准营销中,决策树模型可以用于预测用户的购买意向或行为(www.e993.com)2024年9月1日。通过分析用户的历史数据(如浏览记录、购买记录等),决策树模型可以构建出用户行为路径的决策树,从而预测用户在未来是否可能购买某个产品或服务。9.关联规则模型??定义:关联规则是数据挖掘中的一种重要方法,用于发现数据集中项之间的有趣关系...
...通过构建决策树可对用户的信用数据进行多层筛选,减少了无必要...
奇瑞徽银汽车金融申请汽车金融语音助手的智能呼叫方法及系统专利,通过构建决策树可对用户的信用数据进行多层筛选,减少了无必要呼叫,提高了呼叫质量。,语音助手,奇瑞徽银,汽车金融,呼叫方法,信用数据
用负责任的人工智能来催生新质生产力
模型设计上,针对简单模型,采用决策树等自身较为透明清晰的架构,针对复杂的深度学习模型,尝试用代理模型提供模型解释,进一步帮助用户理解输入的特征是如何影响模型决策的;垂直应用部署时,利用可解释性增强工具提高模型透明度,并提供决策过程的详细记录和解释。使用相关方法计算每个特征对结果的贡献度;模型效果评估时,亟须建立...
【Lancet子刊】仁济医院皋源团队:开发人工智能预测框架,革新急性...
XGBoost显示了ARDS预测的最佳预测性能。LR,Logistic回归;KNN,K-最近邻;GNB,高斯朴素贝叶斯;RF,随机森林;XGB,eXtreme梯度提升;亚行、AdaBoost;GBDT,梯度提升决策树。基于densenet的CT图像分类网络性能在本研究中,团队建立了一个分类网络,旨在从未分割的原始肺部CT图像中预测ARDS。在内部验证集中,该...
7个方法,助力你学会商业思维
假设你是数学系的,在学习微积分之前,你没有任何能力和经验去计算曲线下的面积,因此一旦你记住了微积分这个方法,你肯定会去使用,你几乎不需要花费精力去放弃旧知识。而假设你是商学院的,在学习“决策树理论”之前,你早就已经做了20年的各种决策了(比如每天决定自己去哪吃饭),你早就形成了自己的一套决策方法。