从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。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...
中国汽研获得发明专利授权:“一种有限证据下的事故未知信息快速...
包括以下步骤:S1、采集步骤:采集待补充信息案例的已有信息;S2、处理步骤:分析处理待补充信息案例的已有信息中缺失的关键事故信息,并根据关键事故信息匹配并调用决策树模型库中决策树模型的决策点带有关键事故信息的决策树模型;S3、决策步骤:根据决策树模型进行逆向推导,获取缺失的关键事故信息;S4、验证步骤:将缺失的关键...
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
使用Topliss决策树进行药物分子结构改造优化的步骤包括:确定苗头化合物:选择一个包含苯环、取代苯基或者相关杂环的苗头化合物作为起点。构建决策树:这需要对化合物的结构和活性进行深入理解,并根据已有的构效关系确定决策树的分支和节点。合成少量化合物:这些化合物应该能够覆盖决策树中的关键节点和分支,以便进行后续...
ChatGPT如何「思考」?心理学和神经科学破解AI大模型,Nature发文
标准方法包括,例如,突出显示图像中导致算法将其标记为猫的部分,或者让软件构建一个简单的「决策树」来近似人工智能的行为。例如,这有助于说明为什么人工智能建议假释囚犯或提出特定的医疗诊断。这些深入黑匣子的努力已经取得了一些成功,但XAI仍然是一项正在进行的工作。对于大型语言模型(LLM)来说,这个问题尤其严...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
A1机器学习材料与化学应用的典型步骤A1.1数据采集和清洗A1.2特征选择和模型选择A1.3模型训练和测试A1.4模型性能评估和优化第三部分理论内容1.决策树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...
大数据挖掘怎样赋能医保基金监管?
第三步,使用决策树模型得到各分类的影响因子,其系数越大表示对医师分类的影响越大(www.e993.com)2024年8月31日。系统给出每一行色阶分布,颜色偏向红色表示指标数值越大,偏向绿色表示指标数值越小,指标数值越大越需要重点关注。利用AHP层次分析法计算出变量权重,结合实际监管经验及指标意义,选取疑点医生簇。
监理《理论与法规》:决策树法步骤
监理《理论与法规》:决策树法步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。圆圈内编号,与决策点一起顺序排列;...
决策树,10道面试题
剪枝:通过设置决策树的最大深度、最小叶子节点样本数等参数,限制树的生长。随机森林:通过集成多个决策树,降低模型的方差。交叉验证:通过划分训练集和验证集,对模型进行评估并调整超参数。什么是决策树的剪枝?答案:剪枝是一种降低决策树复杂度的方法。它包括预剪枝和后剪枝两种。预剪枝是在决策树构建过程中设置...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
在进化决策树中,一个个体代表的是一棵决策树。初始群体由随机生成的树组成。随机树可以按以下步骤生成:在根节点和两个子节点后,算法以预设概率p决定每个子节点是否继续划分或成为终点。如果继续划分该子节点,算法会随机选择一些性质和阈值作为划分的标准。
《理论与法规》备考资料:决策树法
◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符合表示。三、步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;...