从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...
复合材料研究取得突破性进展!从数据驱动到多尺度分析!让性能更强大!
5.寿命预测与健康管理:机器学习可以分析复合材料在实际使用中的性能退化数据,预测其剩余使用寿命,为维护和更换提供决策支持。6.数据驱动的材料发现:通过分析大量的实验和模拟数据,机器学习有助于发现新的复合材料配方和结构,加速新材料的研发过程。7.多尺度建模:机器学习可以辅助进行多尺度建模,从原子尺度到宏观尺度,...
【关注】突破性治疗药物认定的决策树分析
相关决策树解读政策文件规定,在I、期临床试验阶段,通常不晚于亚期临床试验开展前申请突破性治疗,且药审中心对纳入突破性治疗药物程序的药物优先配置资源进行沟通交流,加强指导并促进药物研发。对于纳入突破性治疗药物程序的品种,申请人经评估符合相关条件的,也可以在申请药品上市许可时提出附条件批准申请和优先审评审批...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
假设当前决策树不满足最开始的构建要求,进行了剪枝,但实际上若进行进一步构建后、决策树又满足了要求,这种情况下,预剪枝会过早停止决策树的生长。四决策树的后剪枝后剪枝是人们普遍关注的决策树剪枝策略,与预剪枝恰好相反,后剪枝的执行步骤是先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝,其主要思路是通过...
鼻咽癌治愈证据:来自中国的一项基于多中心患者研究的结果 |...
通过比较逻辑回归模型、随机森林模型、决策树模型和支持向量机模型来选择最佳的无创MASLD预测指标,并使用北京和宁波数据集进行比较。我们通过使用表现最佳的指标和先前研究的指标进行了序列测试。最后,基于全国及分省肥胖率计算潜在的MASLD筛查建议类别及对应的效益,并根据1990年至2022年各国的肥胖流行情况将这三种类别应用...
从网空对抗范式看反病毒技术的价值与未来
以安天反病毒引擎AVLSDK为例,在前端引擎中使用了加权阈值、区分度(值或值域)、卷积神经网络(CNN)、有限状态机表达式(Ragel)、随机森林等算法/方法,但也放弃了决策树、朴素贝叶斯、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、模糊HASH(值)等算法(www.e993.com)2024年9月18日。安天在分析平台中进行了更多的算法应用,研发了澜砥VILLM威胁分析垂直大模型...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
在更广泛的机器学习应用领域,决策树可以处理各种各样的数据,不论是数字还是分类数据,它都能以其独到的方式进行分析。例如,在金融领域,决策树能够帮助评估和预测贷款违约的可能性;在电子商务中,它可以用来预测用户的购买行为,甚至在更复杂的领域,比如生物信息学中,决策树可以辅助从复杂的基因数据中发现疾病与特定基因之...
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
从训练数据量来看,支持向量机、决策树等传统机器学习、浅层神经网络、深度神经网络发挥性能优势的对应数据规模依次升高(图表6.9)。在有关AI模型的量化研究中,也发现了这种数据门槛现象。以深度神经网络为例,研究发现要充分发挥模型潜能所需投入的数据量需要达到7万条以上,当训练数据量小于5000条时深度神经网络模型相...
典型乘用车商用车自动驾驶技术方案分析(三):赢彻,毫末智行,特斯拉...
特斯拉第一代FSD的规划与控制部分接收感知模块动静态信息,Occupancy信息,采用一种动态交互式行为树加轨迹优化方法生成满足避障,舒适等约束的轨迹,再将生成轨迹输入轨迹评分模块,从碰撞、舒适性、以及人类偏好角度对轨迹进行优选(图25)。一般自动驾驶对于轨迹的表征包括8个维度,即:...
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...