量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

决策树是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。1.1模型介绍决策树是一个预测模型；他代表的是对象属...

芪参益气滴丸联合西药治疗慢性心力衰竭效益风险评价

1.确定效益风险评价指标并建立价值树根据实际情况及本研究纳入的结局指标建立芪参益气滴丸与沙库巴曲缬沙坦联用治疗CHF的效益风险评价指标决策树(图1)。图1芪参益气滴丸与沙库巴曲缬沙坦联用治疗CHF的效益风险评价指标决策树注:LVESD左心室收缩末期内径;LVEDD左心室舒张末期内径;LVEF左心室射血分数2.数据收...

AI研习丨面向企业风险智能分析的“人在回路”范式研究

进因此,本文构建了面向企业风险智能分析的“人在回路”新范式,将人类智慧引入企业风险智能分析这一高风险性、高不确定性的复杂管理任务中,通过人类智慧和机器智能的有机协作,实现对企业风险精准、安全、稳定、动态的混合智能决策。2“人在回路”基本范式的设计“人在回路”新范式考虑以机器智能模块化的方式重新构建...

电大_国开24秋《管理学基础》形考任务二

6.()决策方法也叫思维共振法、畅谈会法。A.决策树法B.哥顿法C.头脑风暴法D.莱普勒斯法7.某公司的固定成本为300万元,单位可变成本为40元,产品单位售价为55元,那么,当该企业的产量达到20万件时,其总成本为()万元。A.110B.1010C.1100D.110008.某企业拟开发新产品,有三种设计方案可供选择...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

在当今金融领域,风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的...

...库在智能诊疗决策系统中的应用方法专利,具备更加灵活的可扩展性

浙江海心智惠取得一种基于图数据库在智能诊疗决策系统中的应用方法专利,具备更加灵活的可扩展性,httpsm.jrj/madapter/finance/2024/08/23212942676586.shtml

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而得到新的决策树。四、应用场景决策树的可解释性非常高,可以很容易的解释清楚其计算逻辑,所以适合各种需要强解释性的应用场景,比如咨询、金融等领域。金融领域:决策树可以用于信用评分、风险评估、欺诈检测等金融领域的...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

随机森林(RandomForest)模型是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行综合,从而提高分类和回归任务的准确性与稳定性。每棵决策树都基于原始数据集的随机子集,并在特征的随机子集上进行训练,这种方法有效减少了过拟合的风险。最终,随机森林通过对所有决策树的预测结果进行投票(分类任务)或求平均(回...

智能电网的网络安全风险及应对策略 | 科技导报

针对窃电攻击,利用集成学习算法可实时识别智能电表的错误读数,以检测窃电攻击;利用贝叶斯优化器对深度神经网络进行超参数优化,可提升窃电检测的准确性。针对隐形网络攻击,研究者提出了结合核主成分分析(KPCA)的极端随机树(ERT)算法。对于多种数据完整性攻击,使用K最近邻和决策树(DT)等算法进行攻击分类,准确率达到96.5%...

朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径

具体场域建模大致如下:第一步,明确分析目的,选择合适的数据挖掘方法和技术。如可以使用分类算法进行法律案件类型的判定,使用聚类算法进行群体犯罪嫌疑人的聚类等。第二步,进行数据预处理,对数据进行清洗、缺失值填充、异常值剔除等,保证数据质量和可靠性。第三步,进行特征提取、选择和变换等操作,以提取最具有代表性的...