基于机器学习方法的两阶段因子择时【华福金工·李杨团队】

决策树模型中的特征重要性通常是指模型在构建过程中,各个特征对于预测目标变量的贡献程度,得分越高,说明在分类的过程中该特征表现越好。这些得分主要通过信息增益计算得出,信息增益是指每次分类时熵的减少,熵减少得越多,信息增益值越大,与熵类似的函数还有基尼系数。熵的计算公式如下:报告在训练集中已经划分好的市场...

《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

Zhou等首次利用专有数据集,运用基于隐/显特征的高效机器学习(ML)解决传统试错组合优化问题,应用于金属氢化物,通过特征重要性排序确定了关键的容量影响因素,促进了高效的容量估算和高容量成分的制定;Faraji等提出了可解释的机器学习方法(XML)和系统的统计分析方法,综合评估了浆料涂层对锂离子电池电极制造的影响,避免了量化...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。6、SCI论文写作指导:提供了SCI文章写作的案例解析和规范,以及如何撰写具有创新性的论文。机器学习与水泥基复合材料专题1.多维度课程设计:培训不仅涵盖了机器学习的基础模型,还特别强...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

当训练决策树的时候,可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说,可以算出每个特征平均减少了多少不纯度,并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。下边的例子是sklearn中基于随机森林的特征重要度度量方法:fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.ensembleimportRandomForestRe...

智能时代的模式识别:技术进步与应用前景探讨|算法|计算机视觉|...

决策树:通过树状结构进行分类,易于理解和解释。k近邻算法(k-NN):基于距离度量进行分类,简单直观。神经网络:模拟人脑神经元的工作方式,适用于复杂模式识别任务。随机森林:集成学习方法,通过多棵决策树进行分类,具有较高的准确性。6.模式识别的应用领域...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

另外一方面神经网络具有强大的拟合能力,在各种非线性函数关系的拟合问题中有着十分突出的表现,但由于其本身是一个连续函数,自变量通常被视作同等地位进行输入,通过权重参数值对特征重要性进行刻画,因而在分类型数据问题上表现弱于决策树(www.e993.com)2024年11月27日。二者在不同问题的处理上都各有优缺点,因此我们使用知识蒸馏方法对树模型和神经...

万字实录:黄仁勋对话扎克伯格,都说了什么?

我认为很少有人意识到,推荐系统是世界上设计出的最大计算系统之一。我认为Lama2可能是去年AI领域最重大的事件。当我们面对一个任务或问题时,我们通常会考虑多个选项,甚至可能构建一个决策树来考虑每种可能的选择所带来的不同结果。这就是我们在进行规划的过程。未来的AI也将执行类似的操作。

算法人生(11):从“梯度提升树(GBDT)”看“2/8时间管理法”

训练模型:使用训练数据集训练一个梯度提升树模型,模型构建过程中会生成多棵决策树。使用GBM或其他支持特征重要性评估的模型进行训练,得到模型对训练数据集的拟合结果。计算特征重要性:从训练好的模型中提取各个特征的重要性得分。特征的重要性通过计算其在所有树中作为分裂节点时对损失函数减少的贡献来衡量。每个特征每次...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

根据表1定义的新能源汽车出行特征指标,按序计算新能源汽车出行特征指标向量,将发生事故的新能源汽车标签设为“1”、未发生交通事故的新能源汽车标签设为“0”,摘取部分样本数据见表2所示,然后利用决策树算法计算各出行特征重要性,量化各出行特征对交通事故发生的影响程度,计算结果见表3所示,验证了新能源汽车出行特征...

趣味科普|打破“计算黑箱”:可解释性人工智能

图3|决策树算法3.KNN:即K最近邻算法,选择测试样本的K个最近邻的类别中最多的类别作为样本类别的预测结果。KNN的模型可解释性取决于特征数量、邻居数量(即K值)和用于度量样本之间相似性的距离函数。如果K值特别大则会降低KNN的可模拟性,而如果特征或者距离函数较为复杂,会限制KNN模型的可分解性。