机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

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...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

7.决策树用于复合材料研究实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型1.随机森林用于复合材料研究实例:随机森林在预测复合材料性能中的应用2.Boosting算法用于复合材料研究实例:Catboost在预测复合材料强度中的应用3.XGBoost和LightGBM用于复合材料研究(1)XGBoost...

智能的精髓在于避免单纯的计算

通过使用逻辑回归、决策树等算法,系统能够预测患者发生特定疾病的概率,从而帮助医生制定预防和治疗措施。这种基于数据的谋算能力,提高了医疗决策的科学性和有效性。智能的精髓在于实现计算与谋算的融合。通过高效的计算能力和深思熟虑的谋算策略,智能系统能够在复杂环境中快速、准确地做出明智决策。这种融合不仅提升了系统的...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件，每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始，根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集，然后对每个子集递归地执行这一过程，直到达到终止条件（例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务(www.e993.com)2024年11月5日。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。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...

量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见

这种分层简化、捋清问题的结构化思维,其实就可以类比机器学习中非常常用的决策树算法——根据不同特征的值递归地将数据集分割成子集,以创建同质的目标子集。当然,机器学习中涉及到的算法非常多,除了决策树之外,还有最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、学习矢量量化(LVQ)、随机森林等多种算法,适用于不同的任务场景...

数据化运营、精准营销10大常用模型

8.决策树模型??定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的值。??应用:在精准营销中,决策树模型可以用于预测用户的购买意向或行为。通过分析用户的历史数据(如浏览记录、购买记录等),决策树模型可以构建出用户行为路径的决策树,从而预测用户在未来是否可能购买...

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

如可以使用分类算法进行法律案件类型的判定,使用聚类算法进行群体犯罪嫌疑人的聚类等。第二步,进行数据预处理,对数据进行清洗、缺失值填充、异常值剔除等,保证数据质量和可靠性。第三步,进行特征提取、选择和变换等操作,以提取最具有代表性的特征。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...