人工智能最擅长什么:稳定世界原则
我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。例如,在金融危机期间不得不接受瑞士当局...
究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?
最下面一行的所有这些便利贴(它们分别是27、81、243等)都是为实现你期望的结果而需要进行的小事情:“列出所有参加婚礼的被邀请者”“获取准确的电子邮件地址”“选择邀请函的字体”等。金字塔通常在一小时之内同时带来早期的冷静及全面的工作计划。决策树随着时间的推移,工作计划的结果开始显现,你会注意到金字塔...
品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑
(一)决策树方法以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。(二)机会评价框架创新和创业项目中决策最常见的方法,评价对象具有创造性的机会。蒂蒙斯教授认为创业者应该从行业和市场、经济因素、收获条件、竞争优势、管理团队、致命缺陷问题、个人标准、理想与现实的战略差异八个方面评价创业机会的价值潜力,并围...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
与树T相关的风险R相对于f表示为T(x)和f(x)之间的损失函数的期望值:构建决策树的主要目标是构建一个能够很好地泛化到新的、看不见的数据的模型。在理想情况下,我们知道数据的真实分布D,可以直接计算任何候选决策树的风险或预期损失。但是在实践中真实的分布是未知的。所以我们依赖于可用数据的子集来做出决策。...
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
D在实践中通常是未知的,因此有必要使用启发式方法来构建单个树。与随机森林相关的相对于f的风险R_RF是R(x)和f(x)之间损失函数的期望值。考虑到R是T的集合,风险通常低于与单个树相关的风险,这有助于泛化:过拟合和Bagging与单一决策树相比,随机森林不太容易过度拟合,这要归功于Bagging和特征随机化,这在树...
决策树分析法是适用于( )决策分析的一种简便易行的实用方法。
答案解析本题考查的是建设工程监理投标工作内容决策树法的适用范围(www.e993.com)2024年9月14日。决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简便易行的实用方法,其特点是用一种树状图表示决策过程,通过事件出现的概率和损益期望值的计算比较,帮助决策者对行动方案作出抉择。参见教材P77。
《理论与法规》备考资料:决策树法
①先根据己知情况绘出决策树;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...
MVP方法:如何借助决策树分析做产品决策?
最后比较决策点1的情况。由于点③(719万元)与点②(680万元)相比,点③的期望利润值较大,因此取点③而舍点②。这样,相比之下,建设大工厂的方案不是最优方案,合理的策略应采用前3年建小工厂,如销路好,后7年进行扩建的方案。决策树法作为一种决策技术,已被广泛地应用于企业的投资决策之中,它是随机决策模型中...
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
和集簇方法类似,降维追求并利用数据的内在结构,目的在于使用较少的信息总结或描述数据。这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。例子:主成分分析(PrincipalComponentAnalysis(PCA))...
开发者自述:我是如何理解决策树的
前面讲到,决策树是根据“纯度”来构建的,如何量化纯度呢?这里介绍三种纯度计算方法。如果记录被分为n类,每一类的比例P(i)=第i类的数目/总数目。还是拿上面的例子,10个数据中可以偿还债务的记录比例为P(1)=7/10=0.7,无法偿还的为P(2)=3/10=0.3,N=2。