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
我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.m...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
通过累加这些“修正器”,最终模型能够逐渐逼近最优解。可视化助力:为了更直观地理解这一过程,我们可以绘制损失函数随迭代次数变化的曲线图,以及每次迭代后模型预测结果的分布图,展示梯度提升如何一步步改善预测效果。结语通过这场可视化之旅,我们不仅窥见了决策树与梯度提升算法的内在逻辑,还领略了它们在数学世界中的...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。例如,在金融危机期间不得不接受瑞士当局...
威胁建模的艺术:了解网络安全风险的另一面
7安全决策树安全决策树(Securitydecisiontrees)是一种以攻击者为中心的威胁建模技术,它允许团队使用树形结构对攻击如何展开进行建模。攻击场景模拟攻击者在攻击的每个阶段可能采取的行动,以及系统可以做些什么来对抗攻击者。这种方法可以帮助团队理解攻击者的心态和决策过程,以及攻击的投资回报(ROI)。威胁建模应用实...
监理《理论与法规》:决策树法有关概念和绘制方法
◆出发点:称为决策点。◆方案枝分出的各概率分枝的分叉点及概率分枝的分叉点,称为自然状态点。◆概率分枝的终点:称为损益值点。◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符号表示。我要
监理工程师《理论与法规》备考资料:决策树法
◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符合表示(www.e993.com)2024年9月15日。三、步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;...
戴亮亮等:基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测:以稀有金属铷...
随机森林算法是一种用随机方式建立的,以决策树为基学习器构建的集成学习算法[35],且每个决策树之间都是相互独立的,其输出的结果是由每个决策树输出结果的众数(分类)或整体平均(回归)而定[36-37],使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。近些年,随机森林算法由于其强大的性能,已经成功地应用到各领域的多种...
人类基因测序的新纪录诞生了|斯坦福大学_新浪财经_新浪网
然后研究者使用英伟达的ClaraParabricks架构,独立运行为此定制的特殊决策树算法,以扫描输入的样本基因代码中,是否有病原体特征、可能导致疾病的遗传异常特征,并为之标出权重。英伟达的ClaraParabricks架构是以GPU加速运行的谷歌PEPPER-Margin-DeepVariant管线版本。PEPPER-Margin-DeepVariant管线由谷歌与加州大学桑塔克鲁兹分校...