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
我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.m...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
2)决策树基本流程3)动手建立一棵树4)决策树剪枝5)决策过程可视化和特征重要性分析6)分类决策树和回归决策树的区别3.分子渗透性分类预测1)使用定量的1D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测2)使用定性的2D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测3)比较不同分子描述...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
事实上,神枪手所做的是先射击,然后在弹孔周围画出圆圈,这样靶心就在中间了(图2.2)。显然,与牛仔在射击前先绘制靶心的行为相比,此策略确保了更好的结果。如果计算所有“命中”目标的射击次数,那么弹孔和靶子的拟合概率是9/10,即90%的准确率。若按照正确的方式,即先在谷仓中心绘制目标,就会使命中次数少得多。
...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法
在决策树的概念化和构建过程中,做出了不同的模型假设作为分析的基础。这些假设可以在ESM中进行评估。2.7分析为了评估采用STHLM3测试作为主要诊断测试的潜在成本效益,使用增量方法来确定额外的成本和影响。决策分析模型的估计值用于通过将增量成本除以增量效果来计算ICER,表示获得的每单位效果的成本,作为正确分类...
监理《理论与法规》:决策树法有关概念和绘制方法
◆出发点:称为决策点(www.e993.com)2024年9月15日。◆方案枝分出的各概率分枝的分叉点及概率分枝的分叉点,称为自然状态点。◆概率分枝的终点:称为损益值点。◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符号表示。我要
《理论与法规》备考资料:决策树法
◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符合表示。三、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;...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
他将亚里士多德提出的“存在类别”从一般到具体组合起来,将亚里士多德依次归入到每个分类中:亚里士多德的存在是物质的而不是概念或精神;他的身体是有生命的而不是无生命的;他的思想是理性的而不是非理性的。因此,他的分类是人类。中世纪的逻辑教师将这个序列绘制为垂直流程图:一个早期的决策树。
人类基因测序的新纪录诞生了
决策树算法过程最后研究者将病患样本的基因异常对照致病基因的公开数据库,得出诊断。因为软硬件的增强,研究团队还选用了以前更花钱且更艰难的长读测序法。传统的基因测序将样本基因分切成小段,然后再测定每段里的DNA碱基对。如此方式可以在旧技术限制下降低成本与工时,但容易误测或漏测在长段DNA序列中才能完整呈...
戴亮亮等:基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测:以稀有金属铷...
图1随机森林决策树的数量对模型拟合优度和均方根误差的影响2结果与讨论2.1变量选择结果本文用于变量遴选的学习曲线是一条预测变量数作为横坐标、预测模型的拟合优度和均方根误差作为纵坐标的曲线(图2),其中对全部数据(2548组)进行变量重要性度量是利用Python随机森林模块的内置函数实现。由图2可知,当预测...