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...
R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型
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...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成过程不稳定:决策树的生成过程是基于启发式算法的,不同的启发式算法可能生成不同的决策树,导致结果的不稳定性。六、随机森林:三个臭皮匠,赛过诸葛亮单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我们可以使用多棵决策树来共同解决问题,这就是就是随机森林。随机森林(RandomForest)是一种集成...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
预剪枝和后剪枝是决策树算法中常用的剪枝策略,它们各有优缺点,适用于不同的场景。预剪枝的优点是简单快速,适合处理大规模数据集。它能够减少计算量和降低过拟合的风险,适用于特征较多、样本较少的情况。然而,预剪枝是一种贪心策略,可能会导致局部最优的划分结果,需要调参来选择合适的阈值。
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(www.e993.com)2024年9月14日。(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...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
优点:模型直观,易于理解和解释;对异常值不敏感,能够处理非线性和交互作用。缺点:容易过拟合,尤其是当树的深度过大时;对输入变量的尺度敏感。04、模型SPSSPRO实现根据房子的户型、电梯、面积、房龄、装修程度、容积率和绿化率,使用决策树方法预估该房子的房价。
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的应用非常广泛,例如在金融领域中用于识别欺诈交易、在医疗领域中用于诊断疾病等。决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等。然而,决策树也存在着一些局限性,例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外,决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略...
揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
单个决策树具有可解释性的优点,但可能不稳定,且不允许因果效应在协变量之间更平滑地变化。因果森林建立在因果树算法的基础上。原则上,每个个体都有一个独特的估计。使用这种策略,研究人员可以通过对个体处理效应进行排名,然后根据最高和最低排名类别的群体特征,来考虑处理效应异质性。最近的方法还将响应变量的监督学习与...
城投债|城投公司信用量化分析研究
逻辑回归在评分卡设计、指标可解释性方面优于极端梯度提升(XGBoost)等基于决策树的集成模型。但为了能全面地描绘城投公司在4个维度的风险画像,又能达到集成模型较为优秀的预测效果,且最终能以直观的信用评分交付给业务人员,本文设计了由4个子模型组合的“融合模型”模式,同时兼顾了两类算法的优点(见图3)。