深圳前海微众银行取得基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子...

金融界2024年4月17日消息,据国家知识产权局公告,深圳前海微众银行股份有限公司取得一项名为“基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子设备“,授权公告号CN112749749B,申请日期为2021年1月。专利摘要显示,本申请提供了一种基于分类决策树模型的分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;应用于第...

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

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一、决策树回归模型的机器学习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...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

互补决策树(complementarydecisiontree)是一种结合不同预测模型结果的技术,旨在提高分类或预测的准确性。该方法通过将多个模型的输出进行综合,以减少单一模型可能出现的偏差或错误,从而获得更可靠的预测结果。在互补决策树中,首先利用多个预测模型(如本研究中,用的是随机森林、人工神经网络)分别进行预测,然后通过制定规...

AI产品经理必知的100个专业术语

15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)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。

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等(www.e993.com)2024年11月7日。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。

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》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...

性能预测:通过深度学习模型预测超材料在不同频率、波长和环境条件下的响应,帮助设计者评估其性能并进行调整。逆设计问题:在超材料设计中,逆问题通常涉及根据所需的功能特性反推材料结构。深度学习可以解决这些逆问题,生成满足特定性能要求的超材料结构。实验数据分析:利用深度学习对实验数据进行分析,识别超材料的行为特...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

例如可以通过调整变量选择算法(如LASSO)来搜索异质性,该算法会自动选择处理和协变量之间更具预测性的交互效应。社会科学家还采用了基于树的方法来揭示对处理的不同反应。决策树是一种广泛使用的机器学习方法,它递归地将数据分割为越来越小的子集,其中数据具有更大的相似性。决策树对社会研究很有吸引力,因为它们易于...

聚宽揭秘:为什么量化研究员喜欢在Kubernetes上使用Fluid简化数据...

收益预测:采用机器学习等先进技术,结合多个因子,构建对目标变量的精准预测模型,涵盖线性回归、决策树、神经网络等多种算法。组合优化:在预期收益和风险约束的基础上,通过优化算法,实现投资组合的最优配置,以最大化投资回报。回测检验:通过在历史数据上进行模拟交易,评估交易策略的有效性和稳定性。