从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

这个决策树的例子展示了在量化交易中如何结合各项指标做出投资决策,每个节点的决策依据都可以通过历史数据进行验证和优化,以确保模型的有效性。当然,这只是一个简单的示例。在实际操作中,机器处理的数据和构建的模型要复杂得多。最后,学以致用,让决策树帮助小岩做一个选择吧~...

千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...

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[...

机器学习之决策树算法

步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性...

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...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

我们不再是用肉眼观察,而是让计算机通过算法模拟这一过程。举个例子,电子邮件过滤器就是决策树应用的一个经典案例。它通过学习识别垃圾邮件和非垃圾邮件的特征,比如关键词的出现频率、发件人信誉等,电子邮件过滤器能够自动地将邮件分类为“垃圾邮件”或“正常邮件”。

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构(www.e993.com)2024年11月10日。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...

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...

芒格访谈:人能做的最好的事,是助另一个人多知多智(上)

在哈佛商学院的早期,当我去读哈佛商学院时,他们最引以为豪的是决策树理论。他们在哈佛商学院教授研究生这门理论,庄重肃穆,引经据典。在那些早年时代,哈佛商学院教授的决策树理论,是帕斯卡概率论在生活中的实际应用。这是哈佛商学院在为一群研究生补习高中数学,他们并没错。他们在那个年代教授决策树理论是对的,...

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|化合...

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。

【关注】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...