量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

逻辑：针对有色板块中铜、铝、铅、锌、镍、锡六个品种，使用决策树模型进行分箱，得到各品种仓单变化的临界值，当仓单变化大于临界值时，做多该品种，当仓单变化小于临界值时，不持有该品种合约。其中我们将2023年之前的数据作为训练集，2023年及之后的数据作为训练集。二分箱结果从分箱结果来看，针对所有有色品...

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

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。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...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

为了增强模型的泛化能力,应减少决策树的复杂度、对已生成的决策树进行简化,也就是剪枝。剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层数,降低了决策树复杂度。从基本策略上讲,决策树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,下边将分别介绍...

2022年数学建模国赛C题“古代玻璃制品的成分分析与鉴别”思路解析

分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律,在已知玻璃的化学成分比例下,选择建立决策树模型来找出划分两类玻璃的划分标准,具体操作:1????决策树分类决策树分类依据梳理出的数据中的属性,比较按照某种特定属性划分后的数据的信息熵增益,选择信息熵增益最大的那个属性作为第一划分依据,然后继续选择第二属性,以此类推。其...

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...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

随机森林模型随机森林(RandomForest)模型是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行综合,从而提高分类和回归任务的准确性与稳定性(www.e993.com)2024年11月7日。每棵决策树都基于原始数据集的随机子集,并在特征的随机子集上进行训练,这种方法有效减少了过拟合的风险。最终,随机森林通过对所有决策树的预测结果进行投票(分类任务...

数据化运营、精准营销10大常用模型

??应用:在精准营销中,决策树模型可以用于预测用户的购买意向或行为。通过分析用户的历史数据(如浏览记录、购买记录等),决策树模型可以构建出用户行为路径的决策树,从而预测用户在未来是否可能购买某个产品或服务。9.关联规则模型??定义:关联规则是数据挖掘中的一种重要方法,用于发现数据集中项之间的有趣关系...

基于随机森林模型的内审人员专业能力框架研究 ——来自宁波市金融...

本文改变了随机森林算法的决策树棵数进行模型训练,并对模型进行测试,计算输出分类准确率,年均发现问题数据集决策树与分类准确率如图4所示,审计建议平均采纳率数据集决策树与分类准确率如图5所示。从图4、图5可以看到,年均发现问题数数据集随机森林最优模型为决策树棵数为11时,分类准确率达86%,审计建议平均采纳率数...

召回模型优化:让你的数字化营销更高效

基于规则的召回模型是根据人为设定的规则,如热度、新颖度、多样性等,来召回物品。基于学习的召回模型是根据机器学习的方法,如逻辑回归、决策树、神经网络等,来自动学习召回物品的规则。例如,假设你是一个新闻平台的产品经理,你的平台上有数百万的新闻,每天有数千万的用户阅读。

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...