量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

决策树也叫做DecisionTree，是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性...

从拍脑袋下决定到科学做选择——决策树模型

这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。决策树模型可以帮助我们在面对未来不确定事件时,能够基于一定的规则,通过系统与合理的方式给出最佳决策方案(而不是拍脑袋)。决策树模型中涉及到的元素包括:决策节点、方案分枝、机会节点、概率分枝、结果节点等。以一个最基础的决策树模型为例,我们可以看到,决...

基于机器学习方法的两阶段因子择时【华福金工·李杨团队】

接下来利用网格搜索交叉验证(GridSearchCV函数)对随机森林算法中的参数:树的数量,最大特征数,拆分内部节点所需的最少样本数(1-10)以及树的深度进行调优;最后滚动过去120个月的市场状态和各期优胜因子,筛选出样本外中每一期的优胜因子,并计算因子在滚动期内的优胜概率,作为后续策略投资因子动态加权的依据。中证800...

AI图形设计工具Recraft完成1200万美元A轮融资,将构建自有基础模型

除了能够生成这些“光栅图像”外,它还能生成矢量图像,这些图像具有无限可伸缩性,可用于专业的图形设计领域,不同于图像质量常受限制的平台。或许这是可以预料的,因为创始人AnnaVeronikaDorogush并非非技术性创始人。她曾创建CatBoost,这是一个用于决策树的梯度提升的高性能开源库。Dorogush曾是莫斯科搜索引擎Yandex的...

从0到1设计业务系统—风控篇

用户可以通过图形界面轻松配置风险规则,包括条件、动作和优先级;实时预览功能,用户可以查看配置规则的实际效果。①配置规则②规则库3.4决策模型结合规则引擎,实时对业务流程进行风险评估,确保客户能够及时发现潜在风险。检测业务系统的特征指标时,完成通用风险规则检测与决策后,风控引擎会根据黑白名单中的实体进行风...

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林...

对于图形表示,我们需要库"ggplot2"library(ggplot2)ggplot(heart,aes(x=age,fill=target,color=target))+geom_histogram(binwidth=1,color="black")+labs(x="Age",y="Frequency",title="HeartDiseasew.r.t.Age")

纯干货,教你在可视化分析中如何选择图形类型!

图:图形选择决策树我们可以将数据的展示类型分成比较、序列、构成、描述四种。比较1.和目标的比较,体现进度完成情况:可以选择油量表、圆环百分比进度图,适合在量化的情况下显示单一的价值和衡量标准。2.项目与项目间的比较:柱状图、条形图:适用于最基础的项目间比较,相对大小可进行精确比较,当各类数据大小大...

MVP方法:如何借助决策树分析做产品决策?

决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。决策树易于理解和实现,人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识,同时它能够...

机器学习必修:决策树算法(Decision Tree)

步骤六:根据设置的阈值,若信息增益的值大于设置的阈值,选取为我们的特征值,也就是我们上图中的矩形节点。步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。

有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)

为了避免过拟合，可以添加约束参数，例如树的最大深度、节点的最小数目或决策节点的最大数目。一旦达到约束准则，模型就停止构建节点的迭代过程。例如，在图B中，特征空间左上角的矩形（X1≤10％，X2>10％和X1≤5％，包含三个加号）可能是根据终止节点最小数目等于3的约束准则得出的。或者可以通过修剪技术减少树的...