AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型的基本原理是递归地将数据集划分成若干个子数据集,直到每个子数据集都属于同一类别或者满足某个停止条件。在划分过程中,决策树模型采用信息增益、信息增益率、基尼指数等指标来评估划分的好坏,以选择最佳的划分属性。决策树模型的代表模型有很多,其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻...

邹明蓁、刘景荣:基于随机森林模型的2023年香港区议会选举影响因素...

随机森林的基本思想是构建多棵决策树,每棵树都是独立的,并且树中的特征是随机选择的,这样可以减小模型的方差。在进行预测时,随机森林对每棵树的预测结果进行平均(回归问题)或投票(分类问题),从而得到最终的结果。这种方法适合处理含有大量特征的数据集,在选举研究的情境下,候选人的多种特征可以被模型自动处理,而无...

基于机器学习方法的两阶段因子择时【华福金工·李杨团队】

树集合可以构建多个决策树,通过重采样对数据进行微小调整使得结果更加健壮,降低模型对数据微小变动的敏感性,而随机森林通过bagging的方法实现。具体而言通过多次有放回的抽样得到n个和原训练集大小相同的新训练集,用n个新训练集训练得到n个树,当要预测的时候,使用这n个模型进行预测,再通过取平均值或者多数分类的方式...

AI产品经理必知的100个专业术语

随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型,试图找到一个超平面来最大化分类间隔。18、朴素贝叶斯(NaiveBayes)朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法,假设特征之间相互...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...

基于随机森林模型的内审人员专业能力框架研究 ——来自宁波市金融...

从图4、图5可以看到,年均发现问题数数据集随机森林最优模型为决策树棵数为11时,分类准确率达86%,审计建议平均采纳率数据集随机森林最优模型为决策树棵数为18时,分类准确率达86%(www.e993.com)2024年11月10日。此时两个模型中指标权重如表5所示。权重值越大,指标在专业能力框架中的重要性越高。从前10项指标看,两个模型有8个指标相同,其中...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

在互补决策树中,首先利用多个预测模型(如本研究中,用的是随机森林、人工神经网络)分别进行预测,然后通过制定规则将这些模型的结果进行整合。比如说,假如两个模型对某一物种的预测结果一致,则直接采用该预测;如果模型之间的预测结果不一致,那么就可以保留为数据不足(DDNE,数据不足或未评估)状态。通过这种方法,可以更...

100种分析思维模型之:随机森林

下面是一个简单的随机森林示意图:在构建决策树时,随机森林会对数据进行有放回的随机抽样,以生成不同的数据集,让每棵决策树都是不同的,从而增加模型的多样性。需要注意的是,当决策树的数量较多时,随机森林会消耗大量的计算资源,而且可解释性会变差。

【机器学习】XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习?

归纳偏差。基于树的模型在各种超参数选择中击败了神经网络。事实上,处理表格数据的最佳方法有两个共有属性:它们是集成方法、bagging(随机森林)或boosting(XGBoost、GBT),而这些方法中使用的弱学习器是决策树。发现1:神经网络(NN)倾向于过度平滑的解决方案...

4分钟读懂超强算法模型——随机森林!

当所有决策树都完成预测后,随机森林会通过投票系统来综合各个决策树的预测选出最优结果。多样化学习:为了避免过于相似,随机森林里每棵树看到的都是数据的一个略有不同的子集,所以每棵树都提供了略微不同的视角或观点。这种多样性提高了整个模型的性能。