【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

当训练决策树的时候,可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说,可以算出每个特征平均减少了多少不纯度,并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。下边的例子是sklearn中基于随机森林的特征重要度度量方法:fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.ensembleimportRandomForestRe...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。6、SCI论文写作指导:提供了SCI文章写作的案例解析和规范,以及如何撰写具有创新性的论文。机器学习与水泥基复合材料专题1.多维度课程设计:培训不仅涵盖了机器学习的基础模型,还特别强...

邹明蓁、刘景荣:基于随机森林模型的2023年香港区议会选举影响因素...

特征重要性反映了每个特征对模型决策的贡献。使用RandomForestClassifier的featureimportances属性获取每个特征的重要性,并对其进行排序。通过matplotlib库可视化特征重要性,展示特征对模型的影响大小。结果与讨论1.模型性能表1:混淆矩阵模型的总体准确率为82.35%,这意味著在测试集的51个样本中,有42个样本被正确...

智能时代的模式识别:技术进步与应用前景探讨|算法|计算机视觉|...

决策树:通过树状结构进行分类,易于理解和解释。k近邻算法(k-NN):基于距离度量进行分类,简单直观。神经网络:模拟人脑神经元的工作方式,适用于复杂模式识别任务。随机森林:集成学习方法,通过多棵决策树进行分类,具有较高的准确性。6.模式识别的应用领域(ApplicationAreasofPatternRecognition)模式识别的应用...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

该模型之所以被选用,是因为其集成了多个决策树,通过对每棵树的预测结果进行汇总,能够显著提高分类的准确性和稳定性。相比于其他算法,随机森林能有效减少过拟合现象,这在处理涉及大量变量和复杂数据的物种状态预测时尤为重要。通过对数据集的随机抽样和特征选择,RF模型能够提供更为可靠的濒危预测结果,有助于更准确地...

转债评级拆解、分析和预测——转债信用分析专题

采用xgboost的方法,结合多棵决策树做提升,从效果上来看,较单一决策树有明显效果上的提高(www.e993.com)2024年11月24日。从特征重要性上来做分析,2024年营收/总资产、剩余期限因子具有明显更高的特征重要性;2023年剩余期限、长期债务/营运资金特征重要性更高;2022年营收/总资产,净利润同比增长率和经营性现金流同比增长率特征重要性更高。

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

另外一方面神经网络具有强大的拟合能力,在各种非线性函数关系的拟合问题中有着十分突出的表现,但由于其本身是一个连续函数,自变量通常被视作同等地位进行输入,通过权重参数值对特征重要性进行刻画,因而在分类型数据问题上表现弱于决策树。二者在不同问题的处理上都各有优缺点,因此我们使用知识蒸馏方法对树模型和神经...

深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响

02o1模型的核心在于通过自博弈强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术,将思维树的推理能力内化进LLM中。03然而,o1模型目前距离AGI依然有较大距离,一次通过率为21%,相比GPT-4的9%有所提升,但距离AGI85%的门槛仍有不短的距离。04o1模型带来的影响与启示包括:提示词工程的重要性可能快速下降,数据飞轮效应有望为OpenAI训...

算法人生(11):从“梯度提升树(GBDT)”看“2/8时间管理法”

训练模型:使用训练数据集训练一个梯度提升树模型,模型构建过程中会生成多棵决策树。使用GBM或其他支持特征重要性评估的模型进行训练,得到模型对训练数据集的拟合结果。计算特征重要性:从训练好的模型中提取各个特征的重要性得分。特征的重要性通过计算其在所有树中作为分裂节点时对损失函数减少的贡献来衡量。每个特征每次...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂...