数据科学工作流原理|算法|大模型_网易订阅

模型可解释性:复杂模型(如深度学习)虽性能优越,但解释性差。通过集成学习方法、特征重要性分析或采用可解释模型(如线性回归、决策树)来提高模型透明度。技术与人才缺口:数据科学领域快速发展,技术与工具日新月异。企业应持续投资于员工培训和技术更新,同时考虑与外部专家合作,弥补内部资源不足。AI部落小编温馨提示:...

机器学习之决策树算法

那个圆角矩形,它就已经是最后的结果了,不再往下了,这一类东西呢,在决策树里叫做叶节点。三、决策树的构造步骤数据准备:首先对数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理以及特征编码等操作。特征选择:在每个内部节点上,计算所有特征的基尼不纯度(CART)或信息增益(ID3),选取具有最小不纯度/最大增益的特征作为划...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

2、技术深度:深入探讨了数据机理协同驱动的机器学习方法,以及如何结合物理机理进行特征选择和模型构建。3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如...

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图像处理、特征选择和决策树分类对电动汽车动力系统噪声分离的影响分析KatjaFr??hlingsdorf,德国亚琛工业大学02UsinganInerter-BasedSuspensiontoReduceCarbodyFlexibleVibrationandImproveRiding-Comfort利用基于惯性的悬架来减少车身柔性振动,提高乘坐舒适性X.L.He,重庆文理学院智能制造工程学院...

AI产品经理必知的100个专业术语

6、特征工程(FeatureEngineering)特征工程涉及选择和构造有助于模型预测的输入变量。这包括特征选择、特征构造、特征缩放等。7、数据预处理(DataPreprocessing)数据预处理涉及清洗、转换和标准化数据,以供机器学习模型使用。包括去除噪声、填补缺失值、数据标准化等步骤。

常用数据挖掘算法从入门到精通 第六章 决策树分类算法概述

特征选择在于选取对训练数据具有局部最优分类能力的特征选择特征的准则不同形成不同的分类算法信息增益—ID3算法信息增益比—C4.5算法基尼指数—CART算法决策树的剪枝决策树生成算法对于训练集是很准确的,但是会造成过拟合,所以需要通过剪枝来提高泛化能力...

机器学习特征选择常用算法

综上所述,特征选择过程一般包括产生过程,评价函数,停止准则,验证过程,这4个部分。(1)产生过程(GenerationProcedure)产生过程是搜索特征子集的过程,负责为评价函数提供特征子集。搜索特征子集的过程有多种,将在2.2小节展开介绍。(2)评价函数(EvaluationFunction)...

从繁星到洞察:量化投资的数据转化之路

3、特征选择:作为提升模型性能的关键步骤。不是所有构造的特征都对模型的预测有帮助,一些特征可能是冗余的,或者与预测目标关联性不大。使用统计测试(如卡方测试、ANOVA)和基于模型的方法(如决策树、Lasso回归)可以识别最有效的特征。这一步不仅优化了模型的性能,还能显著减少模型训练和部署时所需的计算资源。

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包括根据预测对象确定材料特征的计算或自动抽取,不同精度的实验与计算数据的获取与预处理;选取或者开发合适的机器学习预测模型和训练算法;估计预测效果与预测性能的可靠性;处理材料机器学习问题所独有的小数据、异构数据、非平衡数据等特性。目前研究的焦点是针对不同的材料性能,收集相关的数据集,基于物理原理构造特征表示...

图解72个机器学习基础知识点

了解更多机器学习回归算法:决策树模型、随机森林分类模型、GBDT模型、回归树模型、支持向量机模型等。4)聚类问题了解更多机器学习聚类算法:聚类算法。5)降维问题了解更多机器学习降维算法:PCA降维算法。4.机器学习模型评估与选择1)机器学习与数据拟合