深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
一般来说,对于具有n个特征的数据集,每个节点都使用其阈值制作一个超平面,这些超平面结合起来形成决策树分类器的决策边界。在决策树分类器中的过拟合在二元分类问题中,我们可以假设不同标签的数据点由一个假设的边界分开。这个边界是由生成数据的过程创建的。比如在我们的上面的数据集中,这个边界是一个弧形。决策树...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
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?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
智能电网的网络安全风险及应对策略 | 科技导报
针对隐形网络攻击,研究者提出了结合核主成分分析(KPCA)的极端随机树(ERT)算法。对于多种数据完整性攻击,使用K最近邻和决策树(DT)等算法进行攻击分类,准确率达到96.5%;而利用变分模态分解(VMD)和DT算法开发的网络物理异常检测系统,准确率可接近99.9%。区块链技术区块链是一种新兴的信息技术,其基于共识机制和网络...
R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型
决策树是数据分析中一种经常要用到且非常重要的技术,既能够用于数据分析,也能够作预测。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;(...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
决策树生成算法递归地生成决策树。这样生成的决策树对训练数据的分类很准确,但对未知的测试数据的分类不那么准确,容易发生“过拟合现象”。所以需要用决策树的剪枝策略优化过拟合问题。本文将针对决策树的预剪枝和后剪枝对决策树的原理进行介绍。风险提示:本报告仅对模型作客观呈现,不具备任何投资建议。历史业绩不代...
DeAgentAI 首创 AI 代理神经网络,意图建立区块链原生高性能 AI 框架
实时决策和优化:AI代理可以基于实时数据进行分析和决策,优化交易策略和资源分配,提高整个系统的效率和回报(www.e993.com)2024年9月15日。个性化服务:通过分析用户行为和偏好,AI代理可以提供高度个性化的服务和建议,提升用户体验和满意度。自动合规:AI代理可以自动识别和遵守各种法规和合规要求,确保链上行为的合法性和合规性,为区块链技术的广...
大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究
决策树模型决策树也是一类常见的机器学习算法。它的原理就是不断地构建节点来进行分类,通过训练集得到的树分类模型来进行预测。决策树的优势在于它具有很强的可解释性,分类的过程形成一个二叉树,可以看到相应的判断依据。另外,由于决策树输出的最终结果非常的直观,可以指导专家制定打分卡。
中关村科金基于大模型的新一代数据治理与智能决策
二、基于大模型的新一代数据治理和智能决策平台建设实践在数字时代下海量数据的群智优化管理中,中关村科金基于自主研发的金融大模型和数据驱动的决策实践,全面升级新一代对话式智能分析决策平台。通过提升数据管理的标准化和统一性,提高数据工具的渗透率和普适率,以及开发定制化的数据分析模型,企业从而更好地利用数据资产...
数据引领下的决策路径
这些标准必须与决策目标和关键绩效指标相关联。例如,财务指标(如ROI、NPV)、市场指标(如市场份额、增长率)、客户满意度等都可能被纳入考虑范围。通过成本效益分析、SWOT分析或决策树等策略,对每个潜在决策的潜在结果和风险进行比较,认真考虑不同情景和权衡。
朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径
根据前面的数据预处理和特征工程,可以使用决策树算法进行法律案件判决的预测,使用关联规则来发现不同法院之间的法律差异等。第四步,使用交叉检验和测试集验证,来检测模型的效果和精度。然后对模型进行优化,例如改变模型某些参数、使用更好的性能算法等。第五步,将已经优化好的模型应用到实际的司法数据中,如在对大量的...