极限决策树
管道承担了扩展、预处理和设置分类器的所有步骤,并将它们组合到单个对象中,从而干净地完成流程并消除一些人为错误。因为有很多不同的算法我想探索,所以我写了一个函数。这个函数输入一个分类器并且返回一个管道对象。(请注意,我class_weight参数设置为‘balanced’,因为我的目标变量不平衡;在我的数据中,健康状况正常...
打破案场黑匣子,大模型重塑营销流程与IT系统
通用大模型在模型落地某个细分场景时的训练成本极高,如果用通用大参数量模型做训练,参数的调整与每一次单独的训练成本是大部分企业无法承受的,投入产出不划算,最终在行业落地上,行业模型+通用大模型是最优路径。所以我们通过了“知识库+微调+决策树+提示工程词构”构建地产行业模型。中间加入各种各样场景化的知识结构...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
计算量大;当数据量比较大或者数据的特征比较多时,预测过程的时间效率太低样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);需要大量的内存;六、决策树决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
1.学会MaterialProject,AFLOW,OQMD三大材料数据库的数据获取方法。2.学会卷积神经网络、循环神经网络和晶体图神经网络等深度学习方法在材料预测方面的应用。3.学习主流材料数据库的数据获取方法。4.深度学习方法在材料预测方面的应用。机器学习分子动力学专题...
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(www.e993.com)2024年9月18日。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...
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵,选择信息增益最大的特征作为当前决策节点;三是更新数据集合和特征集合,即删除上一步使用的特征,并按照特征值来划分不同分支的数据集合;四是重复上述两步骤,若子集值包含单一特征,则为分支叶子节点。因此,决策树算法使用信息...
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。
吴恩达:机器学习的六个核心算法
吴恩达曾在其创办的人工智能周讯《TheBatch》上更新了一篇博文,总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头,吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择:多年前,在一次项目中,选择算法时,他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算,他最终选择了神经网络,在很长的一段时间内弃用增强决策...
来!一起捋一捋机器学习分类算法
决策树分类决策树以树状结构构建分类或回归模型。它通过将数据集不断拆分为更小的子集来使决策树不断生长。最终长成具有决策节点(包括根节点和内部节点)和叶节点的树。最初决策树算法它采用采用IterativeDichotomiser3(ID3)算法来确定分裂节点的顺序。