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
AGLNet)的深度学习缺陷检测算法.首先,引入一种残差网络(Residualnetwork,ResNet)与特征金字塔网络(Featurepyramidnetwork,FPN)集成的特征提取结构,减少缺陷语义信息在层级传递间的消失;其次,提出基于TPE(Tree-structureParzenestimation)的自适应树...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。
AI研习丨心脑血管数据集的现状分析及其启示
其中随机森林算法是一种基于决策树的整体学习方法,它采用bootstrap的重采样技术从N个原始训练样本集中重复选择b个样本作为训练集,其余样本作为测试集。我们采用了按比例随机抽样的方法生成了一个新的训练样本集,从每个训练自助样本中随机选择m个特征集,然后根据自助样本集生成B棵决策树;分割决策树时,从m个特征中选择...
决策树最最最最最最常被问到的6个基础问题
决策树模型构建好后,测试集上的某些属性是缺失时的处理如果存在单独的缺失值分支,则依据此分支使用相应的填充方法对缺失值进行填充(常用众数进行填充)正常进行分类,直到出现缺失数据的节点停止,选择该节点的众数的叶子节点(即发生概率最高的类)作为最终分类。
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
下图展示了一个决策树的例子(www.e993.com)2024年9月15日。这是使用ScikitLearn决策树模块在航空公司乘客满意度的调查结果数据集上进行训练的结果。图2-决策树示例决策树表明网上值机服务是商务旅行中乘客满意度的重要因素,乘客在能简单高效地在网上办理登机手续时更可能感到满意。另外,舱内wifi的信号质量也十分重要。
基于梯度提升决策树(GBDT)的预测分析创新
第二步,训练一个基学习器,根据训练集特征可以计算得到梯度:使用特征和梯度作为训练集,训练学习器,得到。使用的训练算法可以是决策树算法,也可以是最小二乘法。第三步,寻找合适的步长:在梯度下降算法中,需要用步长确定梯度下降的速度,步长是自己指定的,在GBDT算法中用到的梯度下降,步长是通过计算得到的。计...
工具|Orange 3:机器学习入门神器_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
树(Tree)可以处理离散数据集和连续数据集,可以用于分类和回归任务。1.散点图结果展示:三、Orange3具体操作介绍(一)加载数据(Excel)主要处理Excel;Tab以及逗号分隔的文件数据。输入数据集通常为表,行中有数据实例(样本),列中有数据属性。属性可以具有不同的类型(数字,分类,日期时间和文本),并具有分配的角色(...
【数据分享】R语言SVM和LDA文本挖掘分类开源软件存储库标签数据和...
test=as.data.frame(trainmod[index,])#训练集结果分析经过算法的实现,我们已经通过训练集得到了分类模型,经过十折交叉验证发现其准确率能达到99.8%,接下来就是将测试集导入并且运用刚刚生成的模型产生结果了,同样的是运用R工具。其中需要注意的是测试集中缺失的类别值用?来代替。将生成的结果保存下来发现?
戴亮亮等:基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测:以稀有金属铷...
采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R2分别达到0.9832和0.8956,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较...