金融数学专业中,金融大数据的处理与分析技术是怎样的?

摩根大通银行利用决策树技术降低了不良贷款率。通过对大量客户数据进行分析，决策树技术能够更准确地评估贷款风险，从而制定更合理的贷款策略。这为摩根大通银行带来了显著的经济效益。中国工商银行四川省分行“税务贷”服务中国工商银行四川省分行基于大数据技术打造了“税务贷”普惠金融服务。通过引入税务、财务等多维数据...

量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

从分箱结果来看，针对所有有色品种，我们用决策树进行了三分箱，每个品种的分组临界值相差较大，其中，铜、铅、镍、锡的分箱单调性较好，铝和锌的分箱单调性较差。铅、镍、锡分组的woe值存在明显差异，其iv值也超过了0.01，铜、铝、锌的分组woe值相差不明显，其iv值也较小。后文中，我们将对有色各品种进...

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

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...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。每棵决策树都随机抽取不同的样本进行训练,我们会得到三个不同的决策树,再综合考虑三棵树的决策结果,就能得到最终的决策结果了。由于是根据多个决策树的结果共同决策,所以随机森林具有“起点高、上限低”的特点。

佳文荐读丨我国医疗机构药学会诊工作模式分析:一项范围综述

基于已发表的文献,我国临床药师已初步探索出了部分疾病药学会诊的工作模式,包括研发运用智能化药学会诊系统,制订会诊流程图、路径、思维导图、决策树,构建会诊模板等;另有新型的会诊模式,包括药师主动会诊、多学科个体化用药建议(www.e993.com)2024年11月24日。临床药师选择相应的工作模式开展药学会诊工作,在提升会诊数量、质量与效率方面均取得了良好的...

CMAC发布|复星医药郑涧飞:期中分析的IDMC流程与关键数据

2.期中分析决策树包括两种情况,即达到或没有达到有效性界值。具体见图1和图2。图1图23.期中分析关键工作流程我们做了一个表格,具体见图3。第一列是涉及到的参与人员,第一行是根据时间顺序列出的具体工作内容,依次是准备工作、生成非盲TFL、IDMC建议、申办方决议、NDA工作。

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:...

微博广告系统的智能飞跃:云计算如何驱动精准投放新高度?

在人群画像中梯度提升决策树是非常高效的,特别是在应对大数据和高维度方面有比较大的优势。但需要大量的计算成本,同时也存在过拟合的风险。InfoQ:您认为在广告系统中,哪些技术组合最有效?如何确保这些技术能够协同工作?段绪勇:在广告系统的架构中,常规的技术都会包括大数据分析和机器学习、容器化技术、自然语言处理和...

华为乔彦辉:大模型如何驱动华为云智能运维无人化变革

大模型因为天然对于决策逻辑和推理能力不足,这里我们主要借助于COT,自动生成故障诊断步骤,然后执行步骤过程中设计到复杂的诊断计算我们主要通过诊断小模型,例如传统的故障决策树或者异常评分模型,大模型基于诊断的结果进行内容的总结。给出具体的诊断的根因。这里的关键技术点COT的设计,配合诊断决策过程中执行链的动态...