【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...
OCCCM 2024 | 李响教授:增强AI模型在重症医学中的应用与进展
特征选择:从原始数据集中选择最有用的特征子集来构建模型。这可以通过多种方法实现,包括统计测试、基于模型的选择、或者迭代选择等方式。特征提取:创建新的特征,这些特征是从原始特征中通过变换或组合得到的,目的是保留最重要的信息,删除不相关或冗余的信息。特征构造:基于领域知识和数据的特点,构造新的特征,以提供...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
假设当前决策树不满足最开始的构建要求,进行了剪枝,但实际上若进行进一步构建后、决策树又满足了要求,这种情况下,预剪枝会过早停止决策树的生长。四决策树的后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...
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人_腾讯新闻
组织流程是保证各个L1到L5之间的有效连接,自下而上接收业务数据,分析形成信息,信息流动、互动、达成共识,形成决策,自上而下传递决策流,协调、组织和控制企业各种资源,支持和促进业务操作的顺利进行,从而实现业务流程在企业整体上的贯通。示例:业务流程与组织流程的关系(三)数据平台价值体现的三大要点业务体系和组织...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择。
...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法
2.6模型假设在决策树的概念化和构建过程中,做出了不同的模型假设作为分析的基础(www.e993.com)2024年9月1日。这些假设可以在ESM中进行评估。2.7分析为了评估采用STHLM3测试作为主要诊断测试的潜在成本效益,使用增量方法来确定额外的成本和影响。决策分析模型的估计值用于通过将增量成本除以增量效果来计算ICER,表示获得的每单位效果的成本,...
浅谈机器学习模型在螺纹钢期货中的运用
极度随机树分类器是一种集成学习技术,它将森林中收集的多个去相关决策树的结果聚集起来输出分类结果。极度随机树的每棵决策树都是由原始训练样本构建的。在每个测试节点上,每棵树都有一个随机样本,样本中有K个特征,每个决策树都必须从这些特征集中选择最佳特征,然后根据一些数学指标(一般是基尼系数)来拆分数据。
人们总是算计太多,而思考太少——查理·芒格的100个思维模型_手机...
决策树思维模型由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。05沉没成本思维模型指由于过去的决策已经发生了的,而不能由现在或将来的任何决策改变的成本。06易得性性偏差思维模型...
构建产品创新管理模块体系--为企业开辟创新之路
1.使用正式的跨职能流程。2.持续设计和优化流程。3.针对不同类型的产品,灵活选用流程。4.采用定制化流程驱动产品创新。5.高级管理层了解并支持产品创新流程。创新模糊前端1.在了解客户需求上,投入更多的精力。2.使用正式流程来评估创意(充分认识到在早期做出正确决策的重要性)。
自动驾驶决策规划技术详解
决策/行为树模型[7]和状态机模型类似,也是通过当前驾驶状态的属性值反应式地选择不同的驾驶动作,但不同的是该类模型将驾驶状态和控制逻辑固化到了树形结构中,通过自顶向下的“轮询”机制进行驾驶策略搜索。这类决策模型具备可视化的控制逻辑,并且控制节点可复用,但需要针对每个驾驶场景离线定义决策网路,当状态空间、行...