透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等...
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...
朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径
根据前面的数据预处理和特征工程,可以使用决策树算法进行法律案件判决的预测,使用关联规则来发现不同法院之间的法律差异等。第四步,使用交叉检验和测试集验证,来检测模型的效果和精度。然后对模型进行优化,例如改变模型某些参数、使用更好的性能算法等。第五步,将已经优化好的模型应用到实际的司法数据中,如在对大量的...
一文读懂:医保大数据的应用与面临的挑战
分类算法主要有支持向量机算法、决策树算法、神经网络分类算法、朴素贝叶斯算法等。大数据偏差分析的主要目的在于对比观测结果与期望结果的偏差,将偏差分析引入医保大数据领域,有利于发现监管中的异常行为。大数据时序模型及预测大数据时序模型建立在对既往数据变化规律探寻的基础上,以便对未来发展情况进行可靠性预测。预测的...
【SCI翻译】 智能机器人在ICU的应用|人工智能|机器学习|ICU|机器...
决策树是一种类似流程图的模型,它通过与每个树的节点对应几个决策节点处理信息后产生结果。决策树上下颠倒,顶部有根。第一个节点称为根,而分支的末端称为叶。决策树的优点是能够清晰地表示特征的重要性和特征之间的关系。支持向量机SVM模型的目标是在N维空间中定义一个超平面,当二维或三维空间中的直线或平面不起...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
??流程控制:??条件语句:if,else,elif,case等语句的使用(www.e993.com)2024年9月1日。??循环结构:for,while,until循环的使用。??函数:如何定义和使用函数。??输入和输出:处理用户输入和脚本输出。??引用和转义字符:学习如何在命令行中正确使用单引号、双引号和转义字符。
博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索
图一.成本最优生成决策树实例图二.步数最优生成决策树实例应用成效:简化设备设施故障排查步骤基于决策树算法的建筑设备设施故障的排查流程已经在博锐尚格设备设施AIOT增强管理解决方案中得到应用。设备设施AIOT增强管理解决方案是向建筑运维管理组织,提供覆盖完整工作的数字化转型方案,利用AIOT技术帮助客户转型成为信...
决策树,10道面试题
??决策树是一棵树,随机森林包含多棵决策树。??决策树的训练过程是贪心算法,随机森林的训练过程中存在随机性。??随机森林的预测结果是多棵决策树预测结果的平均值或多数投票,决策树直接输出单棵树的预测结果。??随机森林的泛化能力通常优于决策树,减少了过拟合的风险。
【今日热搜】决策树
决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一,决策树的生长问题,即利用训练样本集,完成决策树的建立过程。第二,决策树的剪枝问题,即利用检验样本集,对形成的决策树进行优化处理。决策树的算法很多,如ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自顶向下的贪婪算法,每个节点选择分类效果最好的属性将节点分裂为2个或多个子结点...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
进化算法的具体工作方式见下。2.怎样用进化算法构造决策树?进化算法是搜索启发式方法,其机理源自自然中的生物进化过程。在这个范式中,群体中的每个“个体”代表给定问题的一种候选解法。每个个体的适合度代表这种解法的质量。这样,随机初始化的第一个群体会朝着搜索空间中更好的区域进化。在每一代中,选择过程...