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...

华为乔彦辉:大模型如何驱动华为云智能运维无人化变革

大模型因为天然对于决策逻辑和推理能力不足,这里我们主要借助于COT,自动生成故障诊断步骤,然后执行步骤过程中设计到复杂的诊断计算我们主要通过诊断小模型,例如传统的故障决策树或者异常评分模型,大模型基于诊断的结果进行内容的总结。给出具体的诊断的根因。这里的关键技术点COT的设计,配合诊断决策过程中执行链的动态...

上海对外经贸大学人力资源大数据分析综合实践平台建设公开招标公告

分析历年人才供需相关数据,利用大数据分析方法,构建人才需求预测模型,从而为人力资源决策提供辅助支持。系统支持大数据分析方法包括回归分析、频数分析、方差分析、决策树分析、关联分析、文本挖掘、聚类算法等。(5)人才供需预测应用根据人才供需预测模型指标数据分析,解决人才供需预测业务问题。(6)人才供需报告编制系统提...

金融数学专业中,金融大数据的处理与分析技术是怎样的?

数据分析的方法包括描述性分析、预测分析、异常检测和模型评估等。例如，利用聚类分析可以将数据分为多个群集，揭示数据中的结构和模式；利用关联规则挖掘可以发现数据中的相关关系和规律；利用决策树可以构建基于数据的决策树，实现预测和分类。数据可视化数据可视化是将分析结果以图形展示的过程，帮助人们更容易地理解和分...

量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

本文使用了决策树模型对仓单数据进行了分箱处理，通过观察训练集仓单数据的分组情况，得到仓单数据变化情况的临界值，从而生成做多标签，再对测试集的数据进行验证，评估其绩效情况。通过本文研究后发现，在有色板块中，决策树分箱处理后，只在部分品种中表现相对较好，整体绩效较差，不具备可交易性。风险提示：模型误...

李津大局观:Python编程的机器学习,决策树回归模型预测股票价格

一、决策树回归模型的机器学习决策树回归主要用于处理连续变量(www.e993.com)2024年11月24日。可以用在股票价格滤波预测上,以下是股票指数运用该原理生成的走势图。二、决策树回归模型的数学原理三、决策树模型python源代码复制粘贴,修改后缀.txt为.py皆可使用,股票价格滤波效果一级棒...

深圳前海微众银行取得基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子...

金融界2024年4月17日消息,据国家知识产权局公告,深圳前海微众银行股份有限公司取得一项名为“基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子设备“,授权公告号CN112749749B,申请日期为2021年1月。专利摘要显示,本申请提供了一种基于分类决策树模型的分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;应用于第...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练数据集决策树,评估模型性能,提高模型性能。数据分析和分离数据集在数据进行分析时,可以从中知道所有申请者的违约情况在分离数据集这一步,我们将数据分成两部分:用来建立决策树训练数据集和用来评估模型性能的测试数据集,按照80%训练集...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

4.1错误率降低剪枝法该方法将数据集分为训练数据集和测试数据集,训练数据集用来训练生成决策树模型,测试数据集用来预测决策树模型精度。通过对比剪枝前后决策树模型对测试数据集的预测精度,决定是否进行剪枝处理。如果修剪后的决策树预测精度没有降低,则进行剪枝处理,否则不进行剪枝处理。

从拍脑袋下决定到科学做选择——决策树模型

决策树模型的具体步骤如下:1.确定决策节点:这是你需要做决策的时间点,一般一个决策树只有一个决策节点。2.确定方案分枝:由决策节点延伸出的分枝,对应于该决策节点可以选择的各种决策方案。3.确定机会节点:这些节点代表可能的结果,它们可以是实际的结果,也可以是其他可能的决策。