数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
决策树回归模型通过构建一个树状结构来对数据进行建模,树的每个内部节点表示一个属性(或特征)上的判断条件,每个叶子节点则存储一个预测值(对于回归问题,这个预测值通常是该叶子节点下所有样本目标变量的均值)。模型通过从根节点到叶子节点的路径,对新的输入样本进行预测。决策树回归模型构建主要步骤:步骤1:初始化数据。
李津大局观:Python编程的机器学习,决策树回归模型预测股票价格
决策树回归主要用于处理连续变量。可以用在股票价格滤波预测上,以下是股票指数运用该原理生成的走势图。二、决策树回归模型的数学原理三、决策树模型python源代码复制粘贴,修改后缀.txt为.py皆可使用,股票价格滤波效果一级棒importpandasaspdimportnumpyasnpimportakshareasakimportmatplotlib.pyplo...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法,通过递归地将数据集划分成若干个子集,最终形成一棵树。决策树能够直观地展示决策过程,并且易于理解和实现。在应用上,决策树常用于信用评分、疾病预测等领域。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过构建多棵决策树并对它们的预测结果进行投票,以提高分类和预测...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
随机森林是一种集成学习算法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。随机森林通过随机选择数据集中的一部分特征和样本,构建多个不同的决策树,然后综合它们的预测结果来进行最终的分类或回归。随机森林在欺诈检测、信用评分和推荐系统等领域有广泛应用。随机森林的基本原理是通过构建多棵...
金山办公NLP算法工程师面试题10道|含解析
问题2、讲一下你了解的树模型。常用树模型包括决策树,随机森林、梯度提升树、XGBoost、LightGBM、CatBoost等。问题3、CART、C4.5、ID3的区别?CART(ClassificationandRegressionTrees)、C4.5和ID3都是决策树算法。它们的主要区别在于:CART可用于分类和回归,而C4.5和ID3仅适用于分类。
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票|附代码数据
l决策树结构图:l准确度:结论从模型角度来看,神经网络模型的正确率略低于决策树模型(www.e993.com)2024年9月15日。因此,对于民营上市公司绩效评价研究,决策树模型要优于神经网络模型。同时,从变量重要性来看,基于本年的3季报的总资产增长率,可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很厉害,那么年报基本上也是亏损的了。
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
基于回归决策树模型可构建滚动模型进行因子方向性择时,具体步骤如下:1)每个月基于历史5年数据训练回归决策树;2)基于当前择时变量以及回归决策树得到因子收益预测;3)根据因子收益预测方向,在相应的方向上暴露1单位敞口。下图对比展示了回归树因子择时组合、衰减回归树因子择时组合以及长期持有1单位小市值敞口的组合的...
21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结
%决策树模型训练主函数%dataset:数据集%labels:特征属性%decisionTreeModel:保存模型数据的struct数组globaltree;tree=struct('level',-1,'fatherNode',[],'Edge',[],'Node',[]);createTree('root',-1,-1,dataset,labels);
决策树,10道面试题
最近在玩Poe,。分别用两个大模型出了10道关于决策树的机器学习面试题,答案仅供参考,感觉还是GPT-4更强悍一些。GPT-4版请解释决策树算法的基本原理。答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征...
睿智科技举办《13号文模型监管解读》培训
从这个角度来说,我们现在主流应用的一些线性回归模型,甚至决策树模型,其实都是可解释的,因此我们只需要分析模型各个部分的组件。在现有的技术阶段,我们可以比较直观看到,越复杂的模型,可解释性越弱,但其性能越强。一个模型的可解释性和其性能之间的关系,其实就像鱼和熊掌一样,需要取舍和权衡。