困扰18亿人的“全球干旱”,被AI更准确预测了

如今,通过气候和土壤湿度等数据实现可靠预测的人工智能(AI)模型,正在干旱预警领域“大展拳脚”。日前,来自沙迦大学的研究团队及其合作者基于决策树(DT)、广义线性模型(GLM)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、深度学习(DL)和随机森林(RF)6种AI模型,旨在开发一种新的基于AI的气象干旱指数。经对比评估...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,...

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...

几秒完成化学反应,每天筛选上万反应,浙大、之江全自动高通量AI...

为了获得准确的预测结果,使用10个基于线性模型、决策树、神经网络和集成学习原理的回归模型,处理大量的非稳态吸光度数据,预测相同反应条件下对应的稳态吸光度数据,从中寻找性能最优的模型。基于12,000个反应条件的海量输出数据和目标数据,通过测试集的R^2和RMSE值评估了10个回归模型的性能。其中,XGB...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。4.模型评估与优化:强调了模型评估的重要性,包括回归模型评估指标和交叉验证技术,以及如何使用工具包如Optuna进行超参数调整,帮助学员优化模型性能。

浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网

决策树是一种基于树状结构的分类模型,通过一系列的判断节点和叶子节点来对借款人进行分类(www.e993.com)2024年10月31日。决策树模型具有易于理解、可解释性强的特点,并且可以处理非线性关系。然而,决策树容易过拟合的问题需要引入剪枝等方法进行改进。3.3随机森林随机森林是一种集成学习方法,它通过同时训练多个决策树,并通过投票的方式来确定最终...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

三、线性模型和正则化单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法。有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制,或者很容易将其运用到特征选择任务中,例如回归模型,SVM,决策树,随机森林等等。说句题外话,这种方法好像在一些地方叫做wrapper类型,大...

梯度提升算法决策过程的逐步可视化

训练新的分类器:用这些负梯度作为目标变量,训练一个新的弱分类器。这个弱分类器可以是任意的分类器,比如说决策树、线性模型等。更新模型:将新的分类器加入到原来的模型中,可以用加权平均或者其他方法将它们组合起来。重复迭代:重复上述步骤,直到达到预设的迭代次数或者达到预设的准确率。

基于非线性模型预测商品期货收益

2、目前预测金融市场未来收益通常采用线性多因子模型,本文选择信息透明、流动性高、交易成本低的美国商品期货市场,分别采用线性模型和决策树模型对未来收益进行预测。3、首先,本文发现决策树模型的预测能力远超线性模型,采用决策树模型可以预测3.74%的样本外收益变化,是线性模型的10倍,并由此推断数据结构可能存在非线性的...

业界| 从FM推演各深度CTR预估模型(附代码)

但是人工进行特征组合通常会存在诸多困难,如特征爆炸、特征难以被识别、组合特征难以设计等。为了让模型自动地考虑特征之间的二阶组合信息,线性模型推广为二阶多项式(2dPolynomial)模型:其实就是对特征两两相乘(组合)构成新特征(离散化之后其实就是“且”操作),并对每个新特征分配独立的权重,通过机器学习来自动得到这些...