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
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...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
一、预剪枝预剪枝是在构建决策树的过程中,在节点划分前进行剪枝。它通过一系列的条件判断,来决定是否继续划分当前节点,从而避免过拟合的发生。1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值...
量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见
数据就好比是做菜所需的食材,是需要进行采集、分析和整理之后进入做饭流程的原料。机器学习是由数据驱动的,量大面广的数据是机器学习最关键的输入。算法是机器学习中用来处理数据生成模型的一套方法步骤,也就是要告诉计算机如何“学习”数据中的规律。类比菜谱,食材就是菜谱的“训练数据集”,而菜谱便是告诉厨师运用...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
后剪枝是人们普遍关注的决策树剪枝策略,与预剪枝恰好相反,后剪枝的执行步骤是先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝,其主要思路是通过删除节点的分支并用叶节点替换,剪去完全成长的树的子树(www.e993.com)2024年9月18日。目前主要应用的后剪枝方法有四种:悲观错误剪枝(PessimisticErrorPruning,PEP),最小错误剪枝(MinimumError...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
步骤:将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。
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.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构...
数据化运营、精准营销10大常用模型
8.决策树模型??定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的值。??应用:在精准营销中,决策树模型可以用于预测用户的购买意向或行为。通过分析用户的历史数据(如浏览记录、购买记录等),决策树模型可以构建出用户行为路径的决策树,从而预测用户在未来是否可能购买...
人工智能与生态学的协同未来
“AIforX”(人工智能驱动某学科)的跨学科革命方兴未艾,尤其是渗透进入各个基础科学研究中,其底层逻辑在于随着算力、算法、数据方面的快速提升,人工智能挖掘捕捉复杂系统高维关系、建模复杂系统演化模式的能力正逐渐清晰展现。而生态学领域,作为复杂系统科学理论与方法的重要来源(例如食物网络模型、种群非线性动力学、混沌...