从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树的核心思想是找出更为纯净的子集,理想情况下,每个子集中的数据都指向极其单一的结论。图片来源:大岩资本。2如何构建一棵决策树?在决策树中,有两个至关重要的问题,它们直接影响到树的构建和最终的模型性能:1、选择分裂特征这是构建决策树时最核心的问题。每次选择何种特征来分裂数据集,决定了决策树...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的...
AI 与大模型如何助力金融研发效能最大化?
例如,在风控领域,模型的可解释性至关重要,因为需要向借款人解释为何被拒贷或额度设置的原因,这就是为什么许多银行和金融机构仍然使用决策树,尽管它们可能不是最优模型,但具备可解释性。在金融机构,尤其是监管严格的业务领域,先进技术的使用需要谨慎,因为风险合规的存在。如何在大模型的创造性和监管的规则性之间找到...
Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
2)决策树基本流程3)动手建立一棵树4)决策树剪枝5)决策过程可视化和特征重要性分析6)分类决策树和回归决策树的区别3.分子渗透性分类预测1)使用定量的1D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测2)使用定性的2D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测3)比较不同分子描述...
新能源时代:锂离子电池的新机遇与挑战!顶尖课题组思路流出!
K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归实战一:使用机器学习预测锂离子电池性能:特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等,选择不同的机器学习模型,例如决策树、随机森林、支持向量机,最后进行性能评估。
ChatGPT如何「思考」?心理学和神经科学破解AI大模型,Nature发文
标准方法包括,例如,突出显示图像中导致算法将其标记为猫的部分,或者让软件构建一个简单的「决策树」来近似人工智能的行为(www.e993.com)2024年9月1日。例如,这有助于说明为什么人工智能建议假释囚犯或提出特定的医疗诊断。这些深入黑匣子的努力已经取得了一些成功,但XAI仍然是一项正在进行的工作。
消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键
数据收集是制定个性化营销策略的第一步。这包括收集客户的购物历史、浏览记录、评价反馈、社交媒体活动等数据。利用数据挖掘技术,如决策树、聚类分析、关联规则等,对这些数据进行分析,可以揭示客户的喜好、需求以及购买行为模式。以下是对数据收集与分析的详细阐述:...
数模国赛超全备赛指南,有了这个秘籍,国一咱是手拿8攥
E题:一般为分类或聚类问题,难度适中。题目可能涉及到数据挖掘、机器学习等领域。可能会涉及各种分类或聚类模型,例如k-均值聚类、决策树分类、支持向量机分类等。总体来说,近几年国赛常考的赛题类型分为机理分析类、优化类以及数据分析类,其中优化类和数据分析类是最常见的赛题类型,几乎每年国赛美赛等均有出题。
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而得到新的决策树。四、应用场景决策树的可解释性非常高,可以很容易的解释清楚其计算逻辑,所以适合各种需要强解释性的应用场景,比如咨询、金融等领域。金融领域:决策树可以用于信用评分、风险评估、欺诈检测等金融领域的...
广发言 | 李育鑫:AI时代,量化投资将更加智能与精准
XGBOOST是一种基于梯度提升的机器学习算法,能够通过迭代训练一系列弱学习器来构建一个强大的预测模型。它的优势在于可以处理大量的数据特征,并具有强大的泛化能力,能够快速有效地构建出高性能的模型。XGBOOST通常由一系列决策树构成,而每棵决策树的层次结构是相对直观的,因此,XGBOOST相比神经网络模型具有更强的可解释性。