析易科研——如何构建决策树回归模型?

树的构建:递归地对每个子节点进行分裂,直到达到某个停止条件(如最大深度、最小样本数等)。叶节点的预测值:每个叶节点的预测值为该节点中所有样本目标值的平均值。树的剪枝(可选):为了避免过拟合,可以使用剪枝技术,对已经生成的决策树进行剪枝,去掉那些对最终预测贡献较小的节点。2、工具:析易科数据分析平台...

「析易科研」树形分类模型有哪些?

2、随机森林(RandomForest):集成学习方法,通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高准确性。每棵树在训练时使用随机选择的特征子集。3、梯度提升树(GradientBoostingTrees):另一种集成学习方法,通过逐步添加树来改进模型的性能。每棵树都尝试纠正前一棵树的错误。4、极端随机树(ExtraTrees):类似...

生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?

GenAI可以自动化数据分析、提供见解、实现预测分析并促进数据驱动的决策。通过将企业的所有系统集成到GenAI框架中,供应链领导者可以通过简单的查询生成KPI报告。GenAI框架可以使用大型语言模型或第三方解决方案在内部构建。公共模型的风险更大,价值也更低,因为它们不会解释内部数据集。高度成熟的组织可能拥有开发和定制GenAI...

量化大势研判:产业周期变革与资产全局比较 | 民生金工

其具有以下特点:1、自洽且有效的解释了A股过去15年风格轮动的关键节点;2、轮动范式不再是一套不变的因子打分,而是不同时间在不同产业周期中选用不同的优选方法进行决策树型轮动;3、不使用任何宏观指标进行博弈和判断,完全自下而上。011.1风格判断的本质中高频轮动模型的短有效期和弱解释度促使我们开始思考未...

施荣盛:统一框架下的沪深300指数增强

首先,因子的选择与分析必须以透明度为基础。在构建复杂的机器学习模型时,因子筛选依然应严格遵循透明、可解释的标准。并且会通过使用诸如SHAP值等工具,量化因子对模型的贡献,明确其在不同市场环境下的作用。这种方法使得即便在复杂模型中,我们仍然能够从因子层面部分理解模型决策过程,从而提升整体透明度。

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

(Denoisingdiffusionprobabilisticmodel,DDPM)的缺陷图像生成方法.该方法在训练过程中加强了模型对缺陷部位和无缺陷背景的差异化学习.在生成过程中通过缺陷控制模块对生成缺陷的类别、形态、显著性等特征进行精准控制,通过背景融合模块,能将缺陷在不同的无缺陷背景上进行迁移,大大降低新背景上缺陷样本的获取...

算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”

如限制树的最大深度、节点所需的样本数等。后剪枝:先完全构建决策树或神经网络模型,之后从底部向上检查每个子树,如果某个子树被替换为单个节点后,整体性能(如交叉验证误差)没有明显下降,则执行剪枝操作,即用该节点代表整个子树。由以上的原理、步骤和分类,我们可以看出”剪枝策略”的基础是“有冗余”、“删除冗余...

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...

新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...

从头设计是指在药物研发过程中,基于先进的计算机技术和分子模拟方法,从原子层面开始设计和构建一种全新的分子结构,以期望能够具有理想的生物活性和药效。这种方法与传统的药物研发方式不同,传统的研发方式通常是通过对自然界中已有的化合物进行改良和优化,而从头设计则是从零开始构建一种全新的分子结构。

利用集成分类器来综合多种分类器的优点

GBDT是一种基于梯度提升算法的集成学习方法,它通过不断构建新的决策树来拟合前一棵树的残差,从而逐步提高分类性能。四、集成分类器的优势提高准确性通过综合多个分类器的结果,集成分类器往往能够比单个分类器取得更高的准确性。降低过拟合风险由于集成分类器中的基分类器具有一定的差异性,它们不太容易同时发生...