AI 大模型:你不得不知道的两个致命缺陷

为了克服模型不可解释性的挑战,以下策略可以帮助提高模型的可解释性和透明度:使用解释性AI技术:虽然大模型本质上是黑箱模型,但近年来的"解释性AI"(XAI)技术为我们提供了许多工具,比如LIME(局部可解释模型)和SHAP值。模型简化:对于某些应用场景,简单的模型如决策树、逻辑回归等虽然可能略逊于复杂模型的...

Health Data Science | 机器学习与传统统计方法如何融合构建疾病...

与回归模型类似,分类模型主要包括以下四种融合策略:多数投票(将与每个类标签相关的投票汇总,并输出票数最多的一个类作为候选类)、加权投票(在前一个方法的基础上同时考虑权重)、堆叠和模型选择。模型选择指首先分别使用统计方法和机器学习进行预测,对于两种方法预测结果不一致的个体,采用决策树等新方法在统计方法和机器...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

预剪枝:在构建决策树的过程中,根据预设的停止条件(如树的深度、节点内样本数等)提前停止树的生长。后剪枝:在决策树完全生长后,通过评估剪枝前后模型在验证集上的性能(如MSE)来剪去一些不必要的子树。步骤4:模型评估。使用测试集评估决策树回归模型的性能,计算预测值与实际值之间的误差(如MSE)。步骤5:模型应用。

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...

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...

追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...

追问daily|大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的地图;MEMO优化大模型长期记忆,信号,算法,大模型,神经元,神经网络

傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问题入手，引出相关知识，进行大数据的收集与处理；引导学员思考，构建分析模型，进行数据分析与挖掘，以及数据呈现与解读，全过程演练操作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的(www.e993.com)2024年11月7日。课程大纲第一部分：数据挖掘标准流程1、数据挖掘概述...

...生长因子受体2低表达早期乳腺癌临床病理特征及风险预测模型的...

SVM、决策树和随机森林等机器学习算法受到了广泛关注。[3-5]本研究纳入了大量数据,且数据分布不均,因此机器学习方法适合进行深入分析。通过多种机器学习方法对412名5年内有复发事件的受试者进行了分析和研究,最后利用随机森林方法建立了预测效果最好的5年复发风险预测模型。该模型的灵敏度为81.1%,表明大部分5年...

极限决策树

通过将数据集分成不同的分支,决策树可以找到最佳的划分点,并根据不同的特征将数据集分成不同的子集。这可以帮助我们更好地理解数据的结构,并找到最佳的预测模型。支持向量机是一种分类算法,它可以帮助我们将数据分成不同的类别。通过找到可以将数据集中的不同类别分开的最大间隔线,支持向量机可以找到最佳的分类边界...

智能预测分析:数据驱动的未来洞察与决策

模型的构建(ModelBuilding)预测分析的关键在于模型的构建,nftcustody,。通过选择合适的算法和技术,企业可以建立有效的预测模型。这些模型可以是线性回归、决策树、随机森林、神经网络等多种形式。模型的选择通常取决于数据的特性和预测的目标。结果的解读(InterpretingResults)...

查理·芒格:最重要的30个思维模型,发人深省,建议收藏!

1.沉没成本思维模型是指以往发生的,但与当前决策无关的费用。我们把这些已经发生的不可收回的支出,如时间、金钱、精力等称为“沉没成本”。举例:当我们和某人建立了一段恋爱关系时,尽管这个关系并不是我们想要的,但是我们仍然不愿意放弃,因为我们已经投入了很多的时间和精力在这个关系中。