从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
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,我们以预测股票的涨跌作为一个小例子。假设你拥有大量历史...
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...
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...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
One-ClassSVM,这个算法的思路非常简单,就是寻找一个超平面将样本中的正例圈出来,预测就是用这个超平面做决策,在圈内的样本就认为是正样本,在圈外的样本是负样本,用在异常检测中,负样本可看作异常样本。它属于无监督学习,所以不需要标签。2:One-ClassSVMOne-ClassSVM又一种推导方式是SVDD(SupportVector...
介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法
接下来将展示如何在推理过程中获取想要的车道检测结果。以行锚点系统为例,假设Pri,j和Eri,j是第i个车道和第j个锚点的预测。那么Pri,j和Eri,j的长度分别为Nrdim和2。车道每个位置的概率可以写为:其中Probri,j的长度为Nrdim。
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)(www.e993.com)2024年9月15日。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。
"一带一路"债务可持续性分析框架 (市场融资国家适用)
1.决策树模型.使用高收入国家和中等收入国家对应的决策树模型对其发生主权信用风险事件的可能性进行预测.其中,高收入国家模型包含的风险指标包括公共债务规模,财政余额,经常账户余额,国际储备等;中等收入国家模型包含的风险指标包括公共债务规模,偿债率,国际储备,美国10年期国债收益率等.风险等级划分按照基准...
"一带一路"债务可持续性分析框架 (市场融资国家适用)
1.决策树模型.使用高收入国家和中等收入国家对应的决策树模型对其发生主权信用风险事件的可能性进行预测.其中,高收入国家模型包含的风险指标包括公共债务规模,财政余额,经常账户余额,国际储备等;中等收入国家模型包含的风险指标包括公共债务规模,偿债率,国际储备,美国10年期国债收益率等.风险等级划分按照基准...
"一带一路"债务可持续性分析框架 (市场融资国家适用)
1.决策树模型.使用高收入国家和中等收入国家对应的决策树模型对其发生主权信用风险事件的可能性进行预测.其中,高收入国家模型包含的风险指标包括公共债务规模,财政余额,经常账户余额,国际储备等;中等收入国家模型包含的风险指标包括公共债务规模,偿债率,国际储备,美国10年期国债收益率等.风险等级划分按照基准...
【SCI翻译】 智能机器人在ICU的应用|人工智能|机器学习|ICU|机器...
随机森林是基于大量并行工作的独立决策树。每棵树都是不同的,并独立地对结果进行分类,通过一种民主的过程,产生最终的输出。该模型背后的思想是,不相关树的整体组将比任何单个树带来更好的性能结果。深度学习:神经网络为了提高对复杂信息的处理能力,深度学习模型试图复制人类大脑的结构。它们使用非线性变换来提高抽象...