【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

目前主要应用的后剪枝方法有四种:悲观错误剪枝(PessimisticErrorPruning,PEP),最小错误剪枝(MinimumErrorPruning,MEP),代价复杂度剪枝(Cost-ComplexityPruning,CCP),错误率降低剪枝(ReduceErrorPruning,REP)。4.1错误率降低剪枝法该方法将数据集分为训练数据集和测试数据集,训练数据集用来训练生成决策树模型,...

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...

在决策树生成后,输出一个混淆矩阵,这是一个交叉列表,表示模型对训练数据错误分类的记录数:众所周知,决策树有一种过度拟合训练数据模型的倾向,由于这个原因,训练数据中报告的错误率可能过于乐观,因此,基于测试数据集来评估决策树模型是非常重要的。评估模型性能在这一步中使用测试数据集做预测,结果如图3所示。实...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

众所周知,决策树有一种过度拟合训练数据模型的倾向,由于这个原因,训练数据中报告的错误率可能过于乐观,因此,基于测试数据集来评估决策树模型是非常重要的。评估模型性能在这一步中使用测试数据集做预测,结果如图3所示。实际值预测值行合计不违约违约不违约125000.62528000.14015300违约23000.11524000.1204700列合计14800520...

OpenAI o1 如何延续 Scaling Law,与硅基流动袁进辉聊 o1 新范式

如果是一个稍微复杂一点的规则系统,沿着决策树,会试探再回退——如果往前想了一步不对,会回退到上一步再试探其它路径,我怀疑o1在推理时还没做到这个。《晚点聊》:o1发布时,OpenAI没有向用户展示原始的思维链,并说这是几经考虑的选择。袁进辉:它如果展示了这个,就相当于展示了技术秘密,其他人可以更好地...

OpenAI o1如何延续Scaling Law

如果是一个稍微复杂一点的规则系统,沿着决策树,会试探再回退——如果往前想了一步不对,会回退到上一步再试探其它路径,我怀疑o1在推理时还没做到这个。《晚点聊》:o1发布时,OpenAI没有向用户展示原始的思维链,并说这是几经考虑的选择。袁进辉:它如果展示了这个,就相当于展示了技术秘密,其他人可以更好地...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感(www.e993.com)2024年11月7日。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,...

有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)

为k选择一个太小的值会导致很高的错误率和对局部异常值较强的敏感性，但是为k选择一个太大的值又会稀释最近邻居的解释性，因为会对太多的结果求平均值。在实践中，可以使用几种不同的技术来确定k的最优值，同时考虑类别的数量和特征空间的划分。KNN算法在投资行业有很多应用，包括破产预测、股价预测、公司债券...

开发者自述:我是如何理解决策树的

首先计算出整体的决策树T,叶节点个数记作N,设i属于[1,N]。对每个i,使用K-FoldValidataion方法计算决策树,并裁剪到i个节点,计算错误率,最后求出平均错误率。这样可以用具有最小错误率对应的i作为最终决策树的大小,对原始决策树进行裁剪,得到最优决策树。

谷歌语音识别端到端系统单词错误率降至5.6%,较传统模型提升16%

论文中展示了,我们的端到端系统取得了5.6%的单词错误率(Worderrorrate,WER),相比于强大的传统系统(6.7%WER)取得了16%的提升。此外,这个用于输出初始单词假设的端到端模型,由于没有独立的发音模型和语言模型,因此比传统模型小了18倍。我们的系统建立在Listen-Attend-Spell(LAS)的端到端体系结构的...

戴亮亮等:基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测:以稀有金属铷...

因此需通过变量的重要性度量对变量进行优选,留下对预测结果影响最大的变量集,随机森林中常用的变量重要性度量计算方式主要有基于基尼指数(GI)和袋外数据错误率(OOB)[32-33],本文选择基尼指数来计算出所有变量的重要性评分,因为其在评价地球化学元素含量这种连续性变量时具有更好的稳定性[34]。本文变量遴选的方法...