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...

基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来,就能使用该算法进行学习。基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

两分钟看懂什么是决策树?

为达到目标,依据一定的条件进行选择的过程,就是决策树。决策树模型非常经典,在机器学习中常被用来分类。构成它的元素是节点和边,节点会根据样本的特征做出判断,边则指示着方向。最初的分支点被称为“根结点”,其余的被称为“子节点”,不再有分枝的节点被称为“叶子节点”。

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

预剪枝和后剪枝方法比较上:一是后剪枝决策树一般比预剪枝决策树保留更多的分支;二是一般情况下,后剪枝决策树欠拟合风险较小,泛化性能往往优于预剪枝决策树;三是后剪枝决策树训练时间比预剪枝决策树和未剪枝决策树要大很多。

决策树,10道面试题

最近在玩Poe,。分别用两个大模型出了10道关于决策树的机器学习面试题,答案仅供参考,感觉还是GPT-4更强悍一些。GPT-4版请解释决策树算法的基本原理。答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型|附代码数据

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度(www.e993.com)2024年11月7日。相关视频拓端,赞24拓端,赞15...

决策树在金融领域的应用(附链接)

表1建立决策树分析数据表该数据集包含7个训练样本,其中正例占4/7,其中反例占3/7,计算得到根结点的信息熵为(1)属性“Outlook”,其对应的3个数据子集分别为D1(Outlook=Sunny),D2(Outlook=Rain),D3(Outlook=Overcast)子集D1有2个样例,其中正例占0,反例占1,D2、D3同理,...

网信最前沿丨决策树是什么?

决策树(DecisionTree),又称判定树,是一个流程图形式的树结构,其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试,每个分支则对应了该测试的不同结果,每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法,通常被称为决策树学习算法或决策树算法。

如何用决策树模型做数据分析?

——可以用决策树模型将用户按照推荐者比例高低进行分层。一百条数据,由公司员工随机采访100名用户产生,采访对象是北京市四个城区(西城区、东城区、海淀区、朝阳区)的居民,组别分为实验组和对照组。1.导入数据集2.切割自变量和因变量3.将分类变量转换为哑变量...

【今日热搜】决策树

决策树(DecisionTree),又称判定树,是一个流程图形式的树结构,其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试,每个分支则对应了该测试的不同结果,每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法,通常被称为决策树学习算法或决策树算法。