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
决策树分类器是一个强大的机器学习模型,理论上它可以添加尽可能多的节点来解决任何非线性分类问题。在二维空间中,无论实际边界有多复杂,总是可以通过添加更多的水平和垂直线来近似。同样的原理也适用于n维空间,我们可以添加越来越多的超平面来模拟边界。但是这种强大的模型有一个显著的缺点:过拟合。过拟合发生在机器...
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...
【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...
清华大学申请梯度提升决策树联邦训练方法和系统专利,能同时保证高...
金融界2024年1月2日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“梯度提升决策树联邦训练方法和系统”,公开号CN117332873A,申请日期为2023年9月。专利摘要显示,本发明提供一种梯度
嗨特购获亿元新融资,好特卖掉队?
其一,张强认识到国内零售行业“买手文化”稀缺,“不会研究消费者决策树,对品类缺乏系统性的规划(www.e993.com)2024年9月19日。”张强在接受《中国企业家杂志》采访时表示。在他看来,把握了消费者决策偏好,就打开了消费者“心扉”,国内需要一个读懂“买手文化”的买手团队。嗨特购图源:零售商业财经...
【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...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...
从0到1设计业务系统—风控篇
决策树模块负责集成和执行决策树模型,通过对特征指标进行分析和判断,生成最终的决策结果。②白名单白名单包含了被认定为低风险或可信任的用户。当用户被列入白名单时,风控引擎会对其提高信任并使用户获得更高的信任度和更宽松的限制,使其活动受到较少的干扰或限制。
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂...