决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
由于决策树很容易出现过拟合的现象,我们还需要对决策树进行剪枝操作。剪枝操作可以降低决策树的复杂性,提升模型的泛化能力,基本原理就是判断把某节点去掉之后,模型准确度是否大幅下降,如果没有下降,就可以剪掉这个节点。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...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
决策树的强大之处不仅在于它们单独的决策能力,而且还在于它们可以组合成更强大的模型,如提升树(BoostedTrees)和随机森林(RandomForests)。提升树(BoostedTrees)提升树是通过结合多个弱决策树构建的,每一棵树都试图纠正前一棵树的错误。使用梯度提升(GradientBoosting)的方法可以系统地将新模型添加到已经存在的模...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
根据房子的户型、电梯、面积、房龄、装修程度、容积率和绿化率,使用决策树方法预估该房子的房价。案例数据:案例操作:部分结果展示:7、集成稳健——随机森林回归模型随机森林回归通过构建多棵决策树并集成它们的预测结果,提高整体预测准确性和稳定性。每棵树都是基于随机抽取的训练样本和随机选择的特征构建的,有效...
学习通《创业基础》章节测试答案
2单选题从微观角度分析创业机会可行性采用的方法是(A)A、SWOT分析法B、PEST分析法C、波特五力模型D、钻石模型3多选题创业机会评价策略可以从哪些维度进行?ABCDA、持久性B、吸引性C、可行性D、适时性4多选题分析创业机会可行性的角度包括(ABD)A、宏观角度B、中观角度C、全局角度...
金融数据分析技术
-对金融产品或投资组合进行分组,以发现相似性或潜在的市场细分。6.分类算法:-如决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等,用于信用评分、欺诈检测等。7.机器学习:-应用机器学习模型来预测市场趋势、评估投资风险等。8.深度学习:-使用神经网络来处理复杂的金融数据,如自然语言处理(NLP)在新闻情感分析...
转型AI 产品经理(3):模型评估篇
决策树:决策树通过一系列的决策节点对数据进行分类(www.e993.com)2024年9月15日。每个决策节点基于输入特征的某个属性进行划分,直到达到叶子节点,即最终的类别标签。随机森林:一种集成学习方法,通过组合多个决策树来进行分类。它在训练过程中引入了随机性,使得每棵决策树都略有不同,从而减少过拟合的风险。(过拟合就像是一个学生在考试前只记住了...
城投债|城投公司信用量化分析研究
对于极少坏样本(或无坏样本)的分析,业界一般使用排序和专家评分卡方式评估潜在风险大小,量化模型相较传统专家打分卡模型,减少了主观判断,智能化程度和效率大幅提升。本文的城投信用量化分析模型采用逻辑回归算法。逻辑回归在评分卡设计、指标可解释性方面优于极端梯度提升(XGBoost)等基于决策树的集成模型。但为了能全面地...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
部分问题在于这些模型对于具有高度不确定性的银行业来说过于复杂和脆弱——它们需要根据通常不可靠的数据来估计数百万个风险因素及其相关性。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...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
GenAI可以自动化数据分析、提供见解、实现预测分析并促进数据驱动的决策。通过将企业的所有系统集成到GenAI框架中,供应链领导者可以通过简单的查询生成KPI报告。GenAI框架可以使用大型语言模型或第三方解决方案在内部构建。公共模型的风险更大,价值也更低,因为它们不会解释内部数据集。
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简单地理解,项目管理就是“首先做正确的事,然后正确地做事”,其中“做正确的事”就是说,在启动项目之前,需要进行可行性研究工作,分析项目的背景等因素,决定是否值得去做。目前,有很多项目选择的方法,这些方法主要可分为两类,分别是效益测量法和约束优化法。