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~...
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...
人机环境系统智能的关键问题
这可以通过建立数学模型、决策树或算法来实现,从而使决策过程更加透明和可预测。这种形式化有助于更清晰地评估不同选项的风险和收益。如何把算计形式化的关键在于决策时把布尔逻辑中的“是否”转变为决策思维中的“是非中”。将布尔逻辑中的“是否”转变为“是非中”是形式化算计的关键之一,涉及将简单的二元选择(是...
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...
关于疫苗抗原:糖基化对质量和性能的影响
有多种技术可用于糖蛋白分析,所用方法组合的选择将取决于所寻求的化学信息。这些包括N-和/或O-糖基化信息、聚糖组成、精细结构(例如异头构型和分支结构)、糖位点占用和糖位点异质性。决策树可提供适当的工艺、放行和分析方法,以获取所需的信息。应使用参考标准来确定系统适用性并支持准确的聚糖鉴定和定量。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测(www.e993.com)2024年9月15日。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。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。
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。
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...
2.2.1.3同源建模法在药物研发过程中,我们通常需要了解药物与靶点之间的相互作用,以便设计出更有效的药物,但是有些靶点的蛋白质结构信息尚未被研究和公开过,此时就需要借助同源建模的方法。同源建模是通过比较已知结构的蛋白质和目标蛋白质的序列相似性,预测目标蛋白质的结构和功能。这种方法基于一个重要的假设,即相...
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?
和集簇方法类似,降维追求并利用数据的内在结构,目的在于使用较少的信息总结或描述数据。这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。例子:主成分分析(PrincipalComponentAnalysis(PCA))...