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...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
步骤1:构建多棵决策树。首先随机抽取训练样本:对于每棵树,都从原始训练集中随机抽取一部分样本(有放回抽样)作为该树的训练集。这样,每棵树都是在不同的样本集上进行训练的。接着随机选择特征:在构建每棵树的过程中,对于每个节点,都会随机选择一部分特征作为候选分裂特征。然后从这些候选特征中选择最优特征进行...
消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键
利用数据挖掘技术,如决策树、聚类分析、关联规则等,对这些数据进行分析,可以揭示客户的喜好、需求以及购买行为模式。以下是对数据收集与分析的详细阐述:1、数据收集(1)数据来源(1.1)内部数据:企业自身持有的数据,如销售数据、CRM数据、客户反馈数据等。这些数据直接反映了企业的运营状况和客户关系管理情况。(1.2...
大数据挖掘怎样赋能医保基金监管?
第三步,使用决策树模型得到各分类的影响因子,其系数越大表示对医师分类的影响越大。系统给出每一行色阶分布,颜色偏向红色表示指标数值越大,偏向绿色表示指标数值越小,指标数值越大越需要重点关注。利用AHP层次分析法计算出变量权重,结合实际监管经验及指标意义,选取疑点医生簇。第四步,根据疑点医生分数的分布情况,建立...
连发多篇顶刊!在夹缝中发表出Nature,深度解读电池最新内容!
1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林
浙江财经大学2024年研究生初试自命题科目《数据挖掘综合》考试大纲
1.理解数据分类的概念;了解分类的两个过程;理解监督学习和非监督学习的区别;了解分类和预测的数据预处理方法;掌握评估分类和预测方法的标准(www.e993.com)2024年9月15日。2.了解决策树的概念和优缺点;了解决策树归分类的主要步骤;了解常用的属性选择度量,掌握信息增益度量的求法;理解两种常用的树剪枝方法。
监理《理论与法规》:决策树法步骤
监理《理论与法规》:决策树法步骤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;③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。圆圈内编号,与决策点一起顺序排列;...
决策树,10道面试题
答案:剪枝是一种降低决策树复杂度的方法。它包括预剪枝和后剪枝两种。预剪枝是在决策树构建过程中设置停止条件,如树的最大深度、最小叶子节点样本数等。后剪枝则是在决策树构建完成后,通过删除部分子树来降低复杂度。什么是随机森林?答案:随机森林是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并组合它们的预测结果。随机...
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵,选择信息增益最大的特征作为当前决策节点;三是更新数据集合和特征集合,即删除上一步使用的特征,并按照特征值来划分不同分支的数据集合;四是重复上述两步骤,若子集值包含单一特征,则为分支叶子节点。因此,决策树算法使用信息...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
一般情况下我们会选择决策树作为弱学习者,这是AdaBoost算法最流行的方式:决策树在所谓的节点处逐步拆分整个数据集。树中的第一个节点称为根节点,所有节点都在决策节点之后。不再对数据集进行拆分的节点称为终端节点或叶节点。为了构建出最佳性能的第一个决策树桩。我们构建能够确定数据集中最有可能区分收入高于...