中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linearregressiondecisiontree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化...
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
这一思想基于穷举法,通过递归地展开游戏环境当中的策略树,拿围棋来说,可以精确计算出所有可能落子位置的胜率。然而,实际应用中,完全展开策略树是不现实的,因为其复杂度高达b^d,其中b表示游戏中可落子位置的数量,d则表示游戏的深度。在实际操作中,这种穷举法的计算量巨大,难以应对。因此,我们需要寻求更有效的算法来解...
逻辑回归算法:如何找出薅羊毛用户?
对多重共线性敏感:当自变量之间存在高度相关性时,稳定性和可靠性可能会受到影响。四、总结本文我们介绍了逻辑回归的原理、应用场景和优缺点,逻辑回归是在线性回归的基础上,将预测值转化为事件的概率,用来解决分类问题。下篇文章,我们来聊一聊决策树和随机森林算法,敬请期待。
轰动学界的Nature重磅进展 | 材料领域迎来史诗级进展!连发Nature!
1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用...
如何用决策树找到你的细分目标用户 | 附SPSS操作
条件:可设置树的最大层级、父节点和子节点的最小样本数输出:输出的统计量里面可以选择输出收益表和收益图图3描述目的决策树面板操作说明2)预测目的下如何操作如果是预测目的,前期计算设定操作与描述目的一致,但是还有模型风险估计和预测(www.e993.com)2024年9月15日。验证:如果是描述目的下,不需要进行这个步骤操作。如果是预测目的下,可选...
...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
我们为PSA(当前标准)和STHLM3(新替代方案)创建了一个决策树模型。在50-69岁男性的假设队列中评估了成本效益。该研究采用丹麦医院的观点,时间框架仅限于前列腺癌诊断途径,从最初的PSA/STHLM3测试开始,到活检和组织病理学诊断结束。决策分析模型的估计值用于计算增量成本效益比。进行确定性和概率敏感性分析以...
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
其中,决策树算法的基本思想是以信息增益来度量特征,选择信息增益最大的特征进行分裂,按照自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间。具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵,选择信息增益最大的特征作为当前决策节点;三是更新数据集合和特征集合,即删除上一步使用的...
决策树,10道面试题
答案:基尼不纯度是另一种用于评估特征分割效果的度量标准。基尼不纯度表示一个随机选择的样本在子集中被错分的概率。计算公式为1-∑(p(x))^2。基尼不纯度越小,表示子集的纯度越高。如何避免决策树的过拟合?答案:过拟合是决策树模型的一个常见问题。为了避免过拟合,我们可以采用以下方法:...
...东部地区糖尿病对结核病的影响:一种基于现实世界研究的决策树...
总延迟时间和年龄分别位于第2级和第3级。当合并糖尿病时,总延迟时间≥18d会增加肺结核患者细菌学阳性结果的概率;在无糖尿病的情况下,总延迟时间≥18d,且患者年龄在50~64岁时,也会增加肺结核患者细菌学结果阳性的概率。肺空洞风险评估决策树模型如图3B所示。在合并糖尿病的患者中,年龄在18~49岁和≥...