银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...

傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

1、数据预处理的基本步骤??数据读取、数据理解、数据处理、变量处理、探索分析2、数据预处理的主要任务??数据集成：多个数据集的合并??数据清理：异常值的处理??数据处理：数据筛选、数据精简、数据平衡??变量处理：变量变换、变量派生、变量精简??数据归约：实现降维，避免维灾难3、...

北京汽车申请基于数据闭环与决策树协同的自动驾驶换道决策方法...

该方法可以包括:步骤1:获取初始的驾驶数据;步骤2:针对驾驶数据进行处理,获得特征值数据;步骤3:针对特征值数据,通过决策树算法进行建模;步骤4:部署模型至自动驾驶软件系统,通过实时环境信息判断是否换道,实现在线决策;步骤5:通过实时环境信息获取新的驾驶数据,重复步骤2??5。本发明能够提升变道决策方法的准确...

机器学习之决策树算法

步骤四:我们计算在有没有天气情况这个条件前后的信息增益就是。步骤五:我们依次计算在有没有温度、湿度、风速条件前后的信息增益。步骤六:根据设置的阈值,若信息增益的值大于设置的阈值,选取为我们的特征值,也就是我们上图中的矩形节点。步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

OpenAI o1如何延续Scaling Law

当然还有一种更优雅、泛化能力更好的方法,就是在拆解步骤的层面也训练一个模型,用模型来筛选思维链(www.e993.com)2024年11月7日。现在都是猜测,我觉得o1训练时,应该是加入了思维链层面的这种合成数据,但在inference时,有可能这个思维链还是规则系统,不是一个模型。如果是一个稍微复杂一点的规则系统,沿着决策树,会试探再回退——如果往...

OpenAI o1 如何延续 Scaling Law,与硅基流动袁进辉聊 o1 新范式

当然还有一种更优雅、泛化能力更好的方法,就是在拆解步骤的层面也训练一个模型,用模型来筛选思维链。现在都是猜测,我觉得o1训练时,应该是加入了思维链层面的这种合成数据,但在inference时,有可能这个思维链还是规则系统,不是一个模型。如果是一个稍微复杂一点的规则系统,沿着决策树,会试探再回退——如果往...

罗森数字化的12条经验教训:底层一定要稳,中层一定要强,前面一定要...

另外,在智能选品上,罗森也有5个关键步骤:一是商品历史数据分析和新品预测分析;二是竞争对手调研,基于爬虫数据和定点消费者一手调研,梳理各品类表现;三是商品销售背后的用户购物行为的分析,基于算法,理清消费场景。四是通过用户决策树,对产品如何上下架提出建议;五是试点与迭代,因为商品上下架也不是一次性的,有时候...

AIGC提升金融业内部生产效率的5个维度

图6:增强决策过程可解释性技术实现路径可解释模型构建:选择可解释性较高的模型,如决策树、逻辑回归等。特征重要性分析:使用技术,如SHAP值分析、LIME等,解释模型对每个特征的决策影响。可视化输出:将模型的解释性输出以可视化方式呈现,例如特征重要性图表。

大数据挖掘怎样赋能医保基金监管?

(6)层次分析(analytichierarchyprocess,AHP):计算出变量权重,并对医保医师进行打分。可以将主观判断量化,并提供一种系统化的方法进行决策。3.医保医师画像模型的建立步骤本研究纳入11699名医保医师,通过数据分析和专家意见对其进行多维度全方位的行为研究,确定了30个模型变量,包括接诊信息、“治疗三费”、专家意见...