要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

太长不看版(tl;dr):你选择一个你不会后悔的选择就可以了。一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...

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...

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|化合...

需要注意的是,Topliss决策树是一种经验性的方法,其有效性和准确性可能受到多种因素的影响。因此,在使用Topliss决策树进行药物分子结构改造优化时,应结合其他方法和工具,如计算化学、药代动力学模拟等,以更全面地评估和优化候选药物分子的性质。4.基于安全性的成药性优化4.1什么是药物毒性?药物毒性主要分为急性...

MVP方法:如何借助决策树分析做产品决策?

图4-20决策树分析示例各点期望如下。??点②:0.7×200×10+0.3×(-40)×10-600(投资)=680(万元)??点⑤:1.0×190×7-400=930(万元)??点⑥:1.0×80×7=560(万元)比较决策点④的情况可以看到,由于点⑤(930万元)与点⑥(560万元)相比,点⑤的期望利润值较大,因此应采用扩建的方案,而舍...

建设工程监理投标中,用决策树法进行投标决策时,其决策过程包括( )。

A、根据已知情况绘出决策树B、计算事件的概率C、计算期望值D、确定决策方案E、计算均方差正确答案ACD答案解析本题考查的是建设工程监理投标工作内容(www.e993.com)2024年11月7日。用决策树法分析,其决策过程包括:(1)先根据已知情况绘出决策树;(2)计算期望值;(3)确定决策方案。参见教材P74。

每天一算法——决策树之ID3算法

信息熵H(X)即为X事件的平均信息量,同样可解释成对信息量的期望值。条件熵H(X|Y)为在条件变量Y发生的情况下,X事件的信息熵。信息增益上面解释过,为具体某个特征下信息熵的差值,我们成为信息增益。公式如下:ID3算法,即遍历所有的特征属性(天气、温度、湿度等),每次取出最大信息增益,然后生成一颗决策树,此...

09思维模型:决策树—让选择回归理性

2、标示损益值:将各状态概率及损益值标于概率枝上;3、计算期望值:计算各方案期望值并标于对应的状态结点上;4、剪枝做决策:进行剪枝,比较各方案期望值,并标于方案枝上,将期望值小的(即劣等方案剪掉)所剩最后方案即为最佳方案。四、应用决策树的五个条件...

《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...

开发者自述:我是如何理解决策树的

1:决策树的模型的可读性比较好,具有很强的可以描述性,有利于以后高效率的人工分析2:效率高,决策树只需要以此构建,就可以达到反复使用的效果,每一次的预测的最大计算次数只要不超过决策树的深度即可。3:决策树来如何预测:现在我们以DataAnalysis中的经典案例来进行分析:...