从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树在量化投资上的应用量化投资依赖大量的、数据和复杂的模型,而决策树算法不仅能够将数据转化为易于理解的层次化结构,还能捕捉因子与股票涨跌的非线性关系。接下来,我们以预测股票的涨跌作为一个小例子。假设你拥有大量历史数据,包含基本面和技术面、市场情绪、大盘趋势等数据。接着,我们可以使用训练集来构建决...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等准则,这些准则本质上是在衡量数据划分前后的“纯度”变化。通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件...
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
当决策树中的一个节点将其空间分成两个区域时,可以计算每个结果区域的基尼指数。当决策树算法添加一个新节点时,它会评估每个特征在不同潜在阈值下的基尼指数。然后它选择导致该节点平均基尼指数最低的特征和阈值(这意味着由该节点得到的两个区域的平均纯度最高)。比如在上面一节的决策树中,原始数据集552个数据点发...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
六、支持向量机支持向量机是一种分类算法,通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。支持向量机具有较好的泛化能力,并且能够处理高维数据和大规模数据集。在应用上,支持向量机常用于图像识别、自然语言处理等领域。七、K最近邻算法K最近邻算法是一种基于实例的学习算法,通过找到与待分类样本...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不再赘述,感兴趣的话可以自己查一下相关资料。上图的决策树,根据“信息熵指标”优化后的结果如下:...
数据化运营、精准营销10大常用模型
8.决策树模型??定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的值(www.e993.com)2024年9月15日。??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。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...
4分钟读懂超强算法模型——随机森林!
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解,得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成:随机森林由许多决策树组成,每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统:在随机森林中,每个决策树都会对输入的数据进行预测,并产生一个结果。
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
三、决策树决策树是一种监督学习算法,它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构,每个内部节点表示一个特征的比较,每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
后剪枝的一种常见方法是基于验证集的剪枝。它将原始数据集分成训练集和验证集两部分,首先使用训练集构建决策树,然后在验证集上进行剪枝。具体做法是,从决策树的叶子节点开始,逐一剪枝,计算剪枝后的模型在验证集上的准确率或其他性能指标,选择性能最优的剪枝结果作为最终的模型。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-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)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优边界来分隔不同的类别。23.逻辑回归LogisticRegression