量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

（1）决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。（2）因子开发度较低对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型...

信息是主客观融合的产物

通过建立数学模型、逻辑推理或决策树等形式,决策者的算计过程可以被清晰地描述和分析。形式化不仅增强了分析的严谨性,也为后续的决策提供了理论支持。假设用一位具体的决策者——某企业的首席执行官(CEO),作为研究对象。该CEO面临的决策问题是:是否在新市场进行投资。在符号化过程中,首先需要确定与决策相关的变量。

疫苗前沿 | 甲型流感病毒的反向疫苗学:从基因组测序到疫苗设计

RV技术的主要优点是鉴定出潜在的保护性抗原,而不需要在实验室培养病原体,无论纯化抗原的数量如何,这个结果转化为时间和资源方面带来巨大节省。1.1.反向疫苗学的方法概述目前,有两种不同的算法可以用于定义RV方法的策略:决策树(过滤)或机器学习(分类)算法。下面将简要介绍这两种方法,并给出一些最适合这两种算法的...

Ph.D.or在职DBA博士?看看清华姚班助理教授的读博决策树就清楚了

从同行的judge中提取出有用的建议,过滤掉无效的情绪发泄,始终保持头脑清醒和自信(注意,是自信不是自负),此方为正道。Ineedacleartargetandimmediatefeedback有谁会不喜欢明确的目标和及时的反馈呢?这也解释了为什么大家多多少少都喜欢打游戏,因为在游戏里,你的每个操作都能得到最为及时的反馈和奖励:...

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;(...

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...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战(www.e993.com)2024年11月7日。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

决策树既可以输出计算结果,还能很清楚的告诉我们为什么会得到这个结果。如果对一棵决策树的效果不够满意,还可以使用多棵决策树来协同解决问题,这就是随机森林,属于集成学习的一种。而随机森林这样的集成学习算法,融合了多个模型的优点,所以在遇到分类问题的场景时,决策树和随机森林常被当做机器学习的首选算法。

用统计思维打开“AI之门”

从理论基础的角度看,浅层学习与统计学有着非常密切的关系。浅层学习中很多技术方法,比如线性模型、决策树、提升算法等,都是统计研究中的重要组成部分,被应用于回归、分类、聚类等领域。在生成式人工智能出现前,人工智能的主要应用场景如图像识别、语音识别、文本分类等,均大量使用了浅层学习技术。

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...

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...