千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...
在决策树分类器中的过拟合在二元分类问题中,我们可以假设不同标签的数据点由一个假设的边界分开。这个边界是由生成数据的过程创建的。比如在我们的上面的数据集中,这个边界是一个弧形。决策树分类器是一个强大的机器学习模型,理论上它可以添加尽可能多的节点来解决任何非线性分类问题。在二维空间中,无论实际边界有...
【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...
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究|附代码数据
决策树模型:决策树模型通过一系列的问题将数据分割成不同的组,以便预测员工的满意度。每个节点代表一个特征的分割点,而每个叶节点代表最终的预测结果。根据提供的图像,我们可以看到“岗位_客服”、“职位_主管”和“职位_助理经理及以上”是决策树中用于预测满意度的关键特征。例如,“岗位_客服”的Gini指数为0.4...
R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型
决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则。
AI产品经理必知的100个专业术语
随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型,试图找到一个超平面来最大化分类间隔。18、朴素贝叶斯(NaiveBayes)...
深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响
尤其值得注意的是,这种推理能力不是单纯纵深式的推理,而是类似决策树的层层递进(www.e993.com)2024年10月6日。遇到困难的时候,o1会做出假设,并对假设进行验证。如果假设被证伪,它会选择其他思路进行突破,最终得到正确答案。相比CoT(思维链)而言,它更像是ToT(思维树)的结构。(2)o1原理猜想:RL+MCTS,将CoT能力内化...
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
夏恒,汤健,余文,乔俊飞.基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模.自动化学报,2024,50(8):1601??1619XiaHeng,TangJian,YuWen,QiaoJun-Fei.Dioxinemissionconcentrationmodelingbasedonsimulationmechanismandimprovedlinearregressiondecisiontree.ActaAutomaticaSinica,...
Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
理论内容1.决策树1)决策树的原理2)决策树的应用2.集成学习1)集成学习的原理2)集成学习的方法和应用3.朴素贝叶斯1)朴素贝叶斯的原理2)朴素贝叶斯的应用4.支持向量机1)支持向量机的原理2)支持向量机的应用实操内容
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法,从基础概念到高级研究进展,再到实战案例应用,全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践,揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。一、引言决策树算法是机器学习领域的基石之一,其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重...
【深度】OpenAI o1技术原理分析及产业影响
尤其值得注意的是,这种推理能力不是单纯纵深式的推理,而是类似决策树的层层递进。遇到困难的时候,o1会做出假设,并对假设进行验证。如果假设被证伪,它会选择其他思路进行突破,最终得到正确答案。相比CoT(思维链)而言,它更像是ToT(思维树)的结构。(2)o1原理猜想:RL+MCTS,将CoT能力内化...