从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决定何时停止分裂是防止过拟合、提高模型泛化能力的关键步骤。过早停止可能导致欠拟合,而过迟停止则可能导致过拟合,因此需要在两者之间找到平衡。3决策树在量化投资上的应用量化投资依赖大量的、数据和复杂的模型,而决策树算法不仅能够将数据转化为易于理解的层次化结构,还能捕捉因子与股票涨跌的非线性关系。接下来,...
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
接下来使用Scikit-learn在这个数据集上创建并训练一个决策树分类器。模型拟合后,可以使用plot_tree()函数可视化决策树。tree_clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0)tree_clf.fit(X,y)plt.figure(figsize=(17,12))tree.plot_tree(tree_clf,fontsize=17,feature_names=["x1","x2"])...
中伟视界:实时监测,皮带跑偏检测新技术
利用图像处理算法,对采集到的图像进行预处理,包括去噪、增强、边缘检测、轮廓提取等步骤。预处理后的图像数据将作为输入,进行进一步分析和处理。3.特征提取模块通过特征提取算法,识别和提取皮带边缘、托辊外沿等关键特征点。特征提取的准确性直接影响跑偏检测的效果,因此需要选用高效、鲁棒的特征提取算法。4.判断模块...
...通过构建决策树可对用户的信用数据进行多层筛选,减少了无必要...
所述方法包括:采集用户号码和信用数据,组建数据库;获取根节点,并向所述根节点中添加第一准入条件;在所述数据库中检索符合第一准入条件的信用数据,确定用户号码;获取内部节点和叶节点,确定内部节点的第二准入条件,并在所述叶节点上生成触发信号;根据所述根节点、内部节点和叶节点,创建决策树。
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
数据预处理包括对输入特征进行去极值、标准化和补充缺失值三个步骤,而提取因子单元则是通过将预处理好后的特征或者残差网络提取得到的特征通过RNN和图模型转化成一系列具有一定选股能力的弱因子,因子加权则是利用决策树对这些不同数据集上生成的弱因子进行短周期非线性加权形成模型最终的个股得分,部分整个流程如下图...
中国电信取得基于决策树的终端安全检测方法及装置专利,解决了常见...
金融界2024年2月5日消息,据国家知识产权局公告,中国电信股份有限公司取得一项名为“基于决策树的终端安全检测方法及装置“,授权公告号CN114338187B,申请日期为2021年12月(www.e993.com)2024年9月14日。专利摘要显示
清华大学申请梯度提升决策树联邦训练方法和系统专利,能同时保证高...
专利摘要显示,本发明提供一种梯度提升决策树联邦训练方法和系统,包括:构建根结点,利用边界探测策略将机构参与方划分为掉队者和非掉队者;对于当前待分裂层的每个结点,根据全量特征局部聚合结果和期望特征直方图确定结点的分裂特征;利用分裂特征对结点进行分裂,得到下一层树结点;对于每层树结点,重复步骤,直至深度达到预设树...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.利用机器学习设计高体积模量高熵合金2.训练机器学习模型预测多孔材料的催化性能这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1机器学习材料与化学应用的典型步骤A1.1数据采集和清洗A1.2特征选择和模型选择A1.3模型训练和测试A1.4模型性能评估和优化...
AI 与大模型如何助力金融研发效能最大化?
监管在金融机构中扮演着特殊的角色。在监管严格的环境下,金融机构可能不会尝试使用AI或大模型进行深入探索。例如,在风控领域,模型的可解释性至关重要,因为需要向借款人解释为何被拒贷或额度设置的原因,这就是为什么许多银行和金融机构仍然使用决策树,尽管它们可能不是最优模型,但具备可解释性。
XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略
策略9:利用LLM设计可解释的AI系统在XAI领域,设计原理上具有可解释性(intrinsicallyinterpretable)的人工智能模型一直是一个核心目标,目的是根本上增加系统的透明度。传统机器学习中的决策树,以及深度学习中的概念模型(conceptbottleneckmodels)和解耦模型都是可解释性较高的系统示例。