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
使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.meshgrid(np.arange(lims[0],lims[1],(lims[1]-lims[0])/300.0),np.arange(lims[2],lims[3],(lims[3]-lims[2])/300.0))cmap_light=ListedColormap(['lightsalmon','a...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
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?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
即将开课:药企BD市场剧变分析与投资挑战及估值实操
2.如何将决策树的使用纳入到该分析中二、产品管线估值1.产品管线的基本概念2.产品管线的估值计算方式和案例三、生物类似药的估值1.生物类似药的基本概念2.假设参数如何针对特定的生物类似药特征而进行调整3.案例分析:不同的成功概率、较少的开发成本、较短的开发时间、不同的市场情况、价格侵蚀以及竞争对...
...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法
确定性敏感性分析用于研究参数不确定性,概率敏感性分析基于决策树输入参数的分布研究随机参数不确定性[21]。2.8.1确定性敏感性分析确定性敏感性分析作为龙卷风分析进行,确定了对模型产生的ICER结果影响最大的变量。在此分析中,单个变量的单向分析绘制在单个图表中;将根据给定点估计计算的ICER与基本案例分析...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
可以使用基尼(Gini)系数来量化数据的混乱程度。基尼系数的计算公式如下。可见,基尼系数越小,数据就越纯(类,)。当数据最混乱时,类类,也就是说,基尼系数的最大值为0.5。基尼系数和概率类的关系,如图2所示。图2决策树有一些常用的构建方法,在这里我们详细讲解一下最为流行的CART树。
《理论与法规》备考资料:决策树法
①先根据己知情况绘出决策树;②计算期望值(www.e993.com)2024年9月15日。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考...
预测自杀概率的算法这么多,为什么科学家青睐这一种?
一旦随机森林生成,研究人员往往会取所有决策树的平均值,得到研究结果的一个概率。例如,一名40岁男性,收入为4万美元,有抑郁史,如果500颗决策树中的100颗预测他会自杀,那么研究人员可以说,拥有这些特征的人,自杀概率为20%。为了理解重采样为什么重要,我们来看一个例子。
卒中治疗要算“经济账”,分析显示脑细胞保护治疗具有成本-效果优势
研究中短期决策树模型分析了卒中后90天内患者成本和健康产出,短期决策树模型的初始概率来自TASTE研究中卒中后第90天mRS评分,而长期Markov模型则以1年为模拟周期,评估了患者30年的健康产出和成本,长期Markov模型中各状态转移概率来自已发表文献。如图1所示,模型将卒中患者的健康状态分为4种:无残疾(mRS评分0-1)、轻...
开发者自述:我是如何理解决策树的
前面讲到,决策树是根据“纯度”来构建的,如何量化纯度呢?这里介绍三种纯度计算方法。如果记录被分为n类,每一类的比例P(i)=第i类的数目/总数目。还是拿上面的例子,10个数据中可以偿还债务的记录比例为P(1)=7/10=0.7,无法偿还的为P(2)=3/10=0.3,N=2。
阿尔法狗是怎么用机器学习做决策的
各种棋类就是最明显的马链。由于未来存在不确定性,策略本身也是一个概率分布函数的形式。最终我们要优化采取P(s|a)所得到的回报R(s)最大。马尔科夫决策过程是在解决未来状态不确定而状态和行为又具有马氏性时十分有利的方法。解决马尔科夫决策过程的一个简单实用粗暴的算法叫做蒙特卡洛树搜索(MCTS)。