钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...

《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式

复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。这些模型中重要的例子还包括工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点、倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理...

品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑

(一)决策树方法以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。(二)机会评价框架创新和创业项目中决策最常见的方法,评价对象具有创造性的机会。蒂蒙斯教授认为创业者应该从行业和市场、经济因素、收获条件、竞争优势、管理团队、致命缺陷问题、个人标准、理想与现实的战略差异八个方面评价创业机会的价值潜力,并围...

决策树分析法是适用于( )决策分析的一种简便易行的实用方法。

正确答案A答案解析本题考查的是建设工程监理投标工作内容决策树法的适用范围。决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简便易行的实用方法,其特点是用一种树状图表示决策过程,通过事件出现的概率和损益期望值的计算比较,帮助决策者对行动方案作出抉择。参见教材P77。

建设工程监理投标中,用决策树法进行投标决策时,其决策过程包括( )。

B、计算事件的概率C、计算期望值D、确定决策方案E、计算均方差正确答案ACD答案解析本题考查的是建设工程监理投标工作内容。用决策树法分析,其决策过程包括:(1)先根据已知情况绘出决策树;(2)计算期望值;(3)确定决策方案。参见教材P74。

3种常见的集成学习决策树算法及原理

此外Boosting框架中采用基于贪心策略的前向加法,整体模型的期望由基模型的期望累加而成,所以随着基模型数的增多,整体模型的期望值增加,整体模型的准确度提高(www.e993.com)2024年11月7日。基于Boosting框架的GradientBoostingDecisionTree模型中基模型也为树模型,同RandomForrest,我们也可以对特征进行随机抽样来使基模型间的相关性降低,从...

MVP方法:如何借助决策树分析做产品决策?

图4-20决策树分析示例各点期望如下。??点②:0.7×200×10+0.3×(-40)×10-600(投资)=680(万元)??点⑤:1.0×190×7-400=930(万元)??点⑥:1.0×80×7=560(万元)比较决策点④的情况可以看到,由于点⑤(930万元)与点⑥(560万元)相比,点⑤的期望利润值较大,因此应采用扩建的方案,而舍...

开发者自述:我是如何理解决策树的

前面讲到,决策树是根据“纯度”来构建的,如何量化纯度呢?这里介绍三种纯度计算方法。如果记录被分为n类,每一类的比例P(i)=第i类的数目/总数目。还是拿上面的例子,10个数据中可以偿还债务的记录比例为P(1)=7/10=0.7,无法偿还的为P(2)=3/10=0.3,N=2。

《理论与法规》备考资料:决策树法

①先根据己知情况绘出决策树;②计算期望值。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考...

决策树分析,让你的风险应对更专业

3、决策分析的结果与应对根据上面绘制的决策树分析图,计算出预期收益和期望值,方案1的预期收益最高,自然就是最佳决策方案。决策方案的确定并不意味着风险已经解决,只是在当前不确定因素前提下综合发生概率集影响作出的最佳决策,而针对其中的不确定因素还需进一步进行风险识别并记录到风险等级册,制定有效风险应对措施,...