机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE和R2)(2)小提琴图绘制及评估实例:以PBO为例,比较不同模型的...

华安保险:基于信创底座的新一代非车险承保核心系统

基于Avaitor表达式组件,建立轻量级规则引擎,实现了规则集、决策树、决策流等核心功能以及编辑器、路由、执行器、监控、权限管理和跨环境同步等标准功能。主要支持两类业务场景:一是标准件规则化,建立投保规则、核保规则,支持审核任务自动化;二是非标件模型化,针对非标件,按照产品与不同业务分类,梳理并抽象业务风险点,建...

机器学习之决策树算法

CART算法用基尼指数(GiniIndex)代替了信息熵,用二叉树作为模型结构,所以不是直接通过属性值进行数据划分,该算法要在所有属性中找出最佳的二元划分。CART算法通过递归操作不断地对决策属性进行划分,同时利用验证数据对树模型进行优化。处理问题类型:分类或回归结构:二叉树结构计算指标:分类问题是基尼系数,回归问题的...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

1.考虑到l2数据集中使用的人工因子主要是基于大单构建的而小单和盘口数据所蕴含的信息量也十分巨大,因此本文将构建一些基于小单和盘口的因子以对l2数据集进行补充,从而使得l2数据集反映的日内信息更加充分从而给全模型带来增量。2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

使用标准化后的训练集进行训练,设置训练轮数为15,批次大小为150,并显示训练过程中的信息。综上所述,通过合理的数据准备和模型构建,可以有效地利用深度神经网络进行分类任务。预测与策略计算在金融数据分析等领域中,预测和回测是非常关键的环节。以下是相关的实现过程:...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

以提取多尺度长距离上下文特征信息,增强大位移场景下光流估计的鲁棒性;最后,采用金字塔残差迭代模型构建联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的光流估计网络,提升光流估计的整体性能.分别采用MPI-Sintel和KITTI测试图像集对本文方法和现有代表性光流估计方法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法取得了较好的光流估计...

施荣盛:统一框架下的沪深300指数增强

首先,因子的选择与分析必须以透明度为基础。在构建复杂的机器学习模型时,因子筛选依然应严格遵循透明、可解释的标准。并且会通过使用诸如SHAP值等工具,量化因子对模型的贡献,明确其在不同市场环境下的作用。这种方法使得即便在复杂模型中,我们仍然能够从因子层面部分理解模型决策过程,从而提升整体透明度。

大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究

决策树也是一类常见的机器学习算法。它的原理就是不断地构建节点来进行分类,通过训练集得到的树分类模型来进行预测。决策树的优势在于它具有很强的可解释性,分类的过程形成一个二叉树,可以看到相应的判断依据。另外,由于决策树输出的最终结果非常的直观,可以指导专家制定打分卡。

朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径

第三步,进行特征提取、选择和变换等操作,以提取最具有代表性的特征。根据前面的数据预处理和特征工程,可以使用决策树算法进行法律案件判决的预测,使用关联规则来发现不同法院之间的法律差异等。第四步,使用交叉检验和测试集验证,来检测模型的效果和精度。然后对模型进行优化,例如改变模型某些参数、使用更好的性能算法等...

浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网

在模型选择与训练阶段,银行需要选择合适的建模方法,并使用历史数据对模型进行训练。常用的建模方法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。通过训练模型,银行可以得到一个能够预测借款人违约概率的模型。2.4模型评估与验证模型评估与验证是确保贷前风控模型的准确性和稳定性的重要环节。在模型评估与验证中,银行需要使用测试...