量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

决策树也叫做DecisionTree，是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性...

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(DecisionTree),是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知数据,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。决策树流程中的...

...发文:创建了适宜国人的肺结节恶性风险精准分级和个性化管理策略

该系统在第一阶段(Phase1)自动检出肺结节,利用决策树分类模型,根据密度和大小对肺结节进行初步风险分级;第二阶段(Phase2)融合影像、临床等信息,精确诊断高危肺结节;第三阶段(Phase2+),进一步纳入随访结果,建立多模态融合模型,确定极高危肺结节。并针对不同恶性风险等级的结节制定个性化随访及决策建议,以确保医疗...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望构...

第三方支付风控策略流程分析

1）规则策略的几种形态策略新增的过程其实就是“策略开发”，即分析变量区分效果并制定规则的过程。以规则为主的策略形式主要包含基于单变量的规则、二维交叉的规则、基于决策树生成的多维交叉规则这几种。如右侧所示，从上到下，其特点可以归纳为：“随着维度更多，复杂度增加，同时命中率更低，识别能力更加精准”。

智能的精髓在于避免单纯的计算

避免计算的策略可以分为几类,主要包括启发式方法、近似算法以及决策树的剪枝等(www.e993.com)2024年11月9日。启发式方法利用经验和直觉,帮助智能系统在复杂问题中快速找到解决方案。通过减少搜索空间,启发式方法能够有效降低计算复杂度。近似算法则通过牺牲一定的准确性来换取计算效率。这种方法在处理大规模数据时尤其有效。例如,在图像识别和自然语言处...

XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略

策略9:利用LLM设计可解释的AI系统在XAI领域,设计原理上具有可解释性(intrinsicallyinterpretable)的人工智能模型一直是一个核心目标,目的是根本上增加系统的透明度。传统机器学习中的决策树,以及深度学习中的概念模型(conceptbottleneckmodels)和解耦模型都是可解释性较高的系统示例。

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...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...

原来,风控策略,都是这么调出来的

1)规则策略的几种形态策略新增的过程其实就是"策略开发",即分析变量区分效果并制定规则的过程。以规则为主的策略形式主要包含基于单变量的规则、二维交叉的规则、基于决策树生成的多维交叉规则这几种。如右侧所示,从上到下,其特点可以归纳为:"随着维度更多,复杂度增加,同时命中率更低,识别能力更加精准"。

宝马敞篷停产的原因是什么?

技术进步引领变革：随着汽车技术的飞跃，新一代引擎、材料科学与电子控制技术的革新，迫使宝马必须革新产品...