华安保险:基于信创底座的新一代非车险承保核心系统

1、工作流引擎:接入activiti工作流引擎,实现了流程节点的可视化配置和业务信息的糅合显示,扩展了任务分配模式,支持核保等级逐级和跨级流转,极大提高作业运营效能。2、调度引擎:研发调度引擎,按照不同任务类型与业务因子,配置调度规则,建立集中派单、超时派单、在线排班等模式,并且支持转办、代办等处理。3、推送引擎:...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则。

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而一个“叶子节点”则代表决策的最终结果。决策树的核心思想是找出更为纯净的子集,理想情况下,每个子集中的数据都指向极其单一的结论。图片来源:大岩资本。2如何构建一棵决策树?在决策树中,有两个至关重要的问题,它们直接影响到树的构建和...

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...

决策树是一个层级结构,它是由边连接的节点的集合。决策树最顶端的节点称为根节点,它是决策树的起点。根节点连接着两个位于较低层级的节点。这两个节点称为根节点的子节点,即左子节点和右子节点。这些节点也各自拥有两个子节点。最底层没有子节点的节点称为树的叶子节点。一个节点的深度是指从该节点到树根节点...

机器学习之决策树算法

现在,我们来总结一下决策树的构成:根节点。第一个需要判断的条件,往往也是最具有特征的那个条件,我们称为根节点。中间节点。那个矩形总是要往下分,并不是最终的结果,它叫做中间节点(或内部节点)。边。那些带有文字的线段(一般使用有箭头的有向线段),线的一端连的是中间节点、另一端连的是另一个中间节点或叶...

深圳前海微众银行取得基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子...

专利摘要显示,本申请提供了一种基于分类决策树模型的分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;应用于第一参与方设备,方法包括:获取第二参与方设备发送的分类决策树模型中目标叶子节点的标识;基于目标叶子节点的标识、分类决策树模型中叶子节点的标识和相应分类类别评分的映射关系,得到目标叶子节点对应...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...

从语言到心灵:自然语言处理与交互设计的神奇世界

决策树:一种用于分类和回归的算法,通过树形结构的决策过程来做出预测。支持向量机(SVM):一种用于分类和回归的算法,通过找到最佳的决策边界来区分不同类别的数据。神经网络:一种模拟人脑结构的算法,由多个层次的节点组成,每个节点通过加权的方式与其他节点连接,从而实现复杂的模式识别。

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

树的每个节点表示一个特征的比较条件，每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始，根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集，然后对每个子集递归地执行这一过程，直到达到终止条件（例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的条件）。决策树的应用非常广泛，例如在金融领域中用于识别欺诈交易...

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...

第四步,进行多重回归分析,得出Hansch方程。这可以通过将化合物的活性与其物理化学参数和取代基常数进行相关性分析来实现。多重回归分析可以用来确定哪些参数对化合物的活性影响最大,并且可以建立一个数学模型来描述这种影响。第五步,用得出的方程指导下一步优化方向。根据Hansch方程的结果,可以进行分子结构的优化,例如...