决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
预剪枝和后剪枝是决策树算法中常用的剪枝策略,它们各有优缺点,适用于不同的场景。预剪枝的优点是简单快速,适合处理大规模数据集。它能够减少计算量和降低过拟合的风险,适用于特征较多、样本较少的情况。然而,预剪枝是一种贪心策略,可能会导致局部最优的划分结果,需要调参来选择合适的阈值。后剪枝的优点是能够充分...
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
14、(实操演练)利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行15、案例演示与实操练习第八章ChatGPT4助力机器学习模型优化:变量降维与特征选择1、主成分分析(PCA)的基本原理2、偏最小二乘(PLS)的基本原理3、(实操演练)常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
2D-QSAR的优点是计算速度快,模型构建相对简单,并且可以使用大量已知的分子信息进行预测,可以用于研究药物的ADME对活性的影响。然而,它忽略了分子的立体构型信息,无法准确地预测分子的空间活性,只能用于优化苗头化合物,而不能用于发现苗头化合物。相比之下,3D-QSAR可以考虑分子的立体构型信息,从而更准确地预测分子的活性...
决策树,10道面试题
答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征上的值大于或小于某个阈值。这些分割点构成树的内部节点,而叶子节点表示最终的分类或预测值。如何选择决策树分割点?答案:在选择决策树的分割点时,我们通...
山东理工大学管理学院958管理学原理2023年硕士研究生招生考试大纲
3、行为决策理论的主要内容;4、决策的方法(不确定情境下决策方法、决策树、盈亏平衡分析);第五章决策的实施与调整1、计划的概念、作用及其特征;2、计划的类型及其辨析;3、计划编制的过程和方法;4、目标管理的思想、流程及其优缺点;5、决策追踪与调整的原则和方法;...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
决策树表明网上值机服务是商务旅行中乘客满意度的重要因素,乘客在能简单高效地在网上办理登机手续时更可能感到满意(www.e993.com)2024年9月15日。另外,舱内wifi的信号质量也十分重要。决策树由于具有许多优点而被广泛用于分类任务:它的推理过程与人类相似,易于理解和解释;它能处理数值数据和分类数据;...
决策树在金融领域的应用(附链接)
决策树(DecisionTree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解...
如何在10分钟内快速掌握营销的54个知识点?
24.决策树:一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法。25.德尔菲法:简单来说,就是“把专家的独立观点不断收敛”的预测法。26.OKR:Objective&KeyResults,整个公司、团队和个人都要设立目标(Objective)和衡量这些目标完成与否的关键结果(KeyResults)。
生命、宇宙以及任何事情的终极答案
他说自己一生中学到的最重要的东西,是一种以原则为基础的生活方式,“是它帮助我发现真理是什么,并据此如何行动。”这本书的英文书名“Principles”,可以翻译为“原理、原则、法则、主义、本质、源泉、根源”等等。我们可以理解作者希望表达的不会少于这些可能的中文涵义。甚至野心更多。牛顿于1687年7月5日出版的...
学AI应该怎么学?学什么?4步掌握AI
5.决策树如何决定在哪个特征处分割?6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗?7.随机森林的优点有哪些?8.介绍一下boosting算法。9.gradientboosting如何工作?10.关于AdaBoost算法,你了解多少?它如何工作?11.SVM中用到了哪些核?SVM中的优化技术有哪些?12.SVM如何学习超平面?用数学方法详细解释一下。13....