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...

决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则。

福州大学2025研究生《运筹学》考试大纲

(3)掌握决策树方法(包括多阶段决策和贝叶斯决策)(4)掌握效用函数方法科目说明:考生可携带无存储和无编程功能的电子计算器。参考书目(须与专业目录一致)(包括作者、书目、出版社、出版时间、版次):[1]韩伯棠.《管理运筹学》(第五版),高等教育出版社,2020年;[2]《运筹学》教材编写组.《运筹学》(...

Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!

1.1.6案例1:基于有限元法的二维周期结构超材料能带曲线计算(包含实操)1.1.7案例2:基于有限元法的二维周期结构频域与时域响应计算(包含实操)第2天:深度学习基本理论与常用模型介绍2.1深度学习2.1.1概念与原理2.1.2常见的深度学习模型(DFN、CNN、RNN、VAE等)2.1.3深度学习在声子晶体等弹性波...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

(4)剪枝:有时候,为了让决策树更加简单、更加准确,我们需要去掉一些不必要的“树枝”,这个过程就叫做剪枝。就像我们修剪花园里的树枝一样,去掉那些对结果影响不大的部分,让树看起来更加整洁、更加有用。剪枝可以防止决策树过于复杂,从而避免过拟合。(5)过拟合:过拟合就像是我们在学习的时候,把课本上的每一个字都...

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

但是从头设计也存在一些缺点,比如需要一个非常庞大和复杂的计算机模型来进行分子模拟,因此需要大量的计算资源和时间。此外,从头设计的成功率也相对较低,因为它需要对分子结构进行精细的设计和优化,而这种过程非常复杂和困难。2.2.1.3同源建模法在药物研发过程中,我们通常需要了解药物与靶点之间的相互作用,以便设计出...

Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!

第三天(机器学习基础)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...

进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时

对决策树而言,突变可以通过随机更改属性或者细分随机选的节点来实现。图4-突变2.6终止条件如果最优秀的个体的适合度在给定数量的世代中没有上升,就可以认为算法已经收敛了。为了在收敛得很慢时节约计算时间,这个世代数目是预先设定的参数。3.跟其它分类器比,进化决策树的表现如何?

...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...

监理《理论与法规》:决策树法的决策过程

②计算期望值。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式Ei=∑Pi×Bi计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考虑的是收益值,则...

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

学习预警普遍采用的算法有回归分析、并通过准率、召回率与F值等,本文使用了召回率、F值和ROC曲线来衡量学习预警模型的泛化能力。唐婧通过研究各类学习预警算法的研究发现,学习成绩的预测应包含量化和非量化两种因素,因此预测学生学期末是否及格时可以采用决策树算法,而预测学生的整体表现时则要使用神经网络算法[...