大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究
建模时除了可以直接使用主标签(财务造假违规事件、财务重述事件、问询函事件、税务违规事件),还可以根据每个主标签的维度数据衍生出更多的次级标签,例如我们采集了事件的违规类型,可以根据违规类型进行更小颗粒度的违规造假建模和研究。03机器学习建模3.1逻辑回归模型为了更加直观地展示改进策略的效果,我们设立了一个...
究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?
下面的A、B、C三个条件都是正确的,而上面的D的结果却不是自动正确的?”所以,我们要想象这样一种情景:两位新人都很幸福快乐;所有的客人都在,并且都很开心;后勤保障和天气都很好;但婚礼并不是自然而然就很成功的。
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
大多数用于推导决策树的算法都使用自上而下的递归划分“贪心”策略。源集(sourceset)代表了树的根节点。源集是根据特定规则划分为各个子集(子节点)的。在每次划分出的子集上重复该划分过程,直到某个节点下的子集中的目标变量的值全部相同,或者划分过程不再使预测结果的值增加。用于在节点和划分中确定生成测试的...
...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
Stockholm3检测与PSA作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法与使用PSA测试作为PCa诊断的初始测试相比,STHLM3测试显示出更高的增量有效性,但是需要额外的成本。结果对STHLM3测试的成本很敏感;因此,与PSA相比,较低的STHLM3测试成本将提高其成本效益。CitethisarticleRis...
《理论与法规》备考资料:决策树法
◆概率分枝的终点:称为损益值点。◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符合表示。三、步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;...
2016监理工程师理论与法规:决策树法
◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符号表示(www.e993.com)2024年9月15日。三、步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;...
如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性
适用于预测变量和响应变量之间的关系不是线性的(即输入-输出关系在不同时间以不同速度变化),但需要最佳可解释性的用例。良好的可解释性,因为即使在存在非线性关系的情况下,GAM也可以用图形清晰地表示预测变量对响应变量的影响。决策树由于产生DT结果的分步逻辑对非技术用户来说很容易理解(取决于节点/特征的数量...
如何快速有效地做决策? 提升你的决策能力,怎样不后悔不纠结?
决策分析之前,首先要做的就是明确你的目的,想要达到什么结果,想清楚你到底想要什么,什么对你来说才是最重要的。2大量搜集相关信息搜集信息的时候要注意分清观点和事实,客观且全面地了解到事实的真相,这是决策的基础。信息的数量和质量会影响决策的效果。想要保证后续的决策的准确性,就要注意区分偏见,过往的情...
数据科学中的6个基本算法,掌握它们要学习哪些知识
a1,a1,……,an表示对数据集的参数值,x1,x1,……,xn表示在线性模型中使用的特征值。线性回归的目标是找到描述特征值和目标值之间关系的最佳参数值。换句话说,就是找到一条最适合数据的线,可以外推趋势以预测未来结果。为了找到线性回归模型的最佳参数,我们希望让残差平方和(residualsumofsquares)最...
人工智能很火 可你知道背后应用了哪些算法吗
决策树式不仅只有在企业组织架构管理当中采用决策树的方式,在机器学习领域决策树同样也是一项重要的工具,通过使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果,包括概率事件结果等。很多企业用户人为,如果从商业角度出发,决策树的算法应用能够通过尽可能少的非判断问题去预测正确决策的概率,这种方式是一种更加系统...