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...

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计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...

AI产品经理必知的100个专业术语

决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

决策树是一种广泛使用的机器学习方法,它递归地将数据分割为越来越小的子集,其中数据具有更大的相似性。决策树对社会研究很有吸引力,因为它们易于解释。因果树,即适用于因果推理的决策树,对数据进行分区以最大限度地减少叶内处理效果的异质性,这种方法允许研究人员通过在协变量的高维函数上发现没有预先指定的子群体。

百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人

站在整个业务运作链条上,从最小业务流程节点的运转来看,执行岗位所支撑的单个或多个业务节点,其结果由业务流程的管理岗位来决策评估;业务流程中的多个执行岗位之间,是由一个管理岗位来统筹的,统筹的过程就是根据业务流程的结果进行决策,根据此决策来调整各个执行岗位的操作,再根据操作后的结果进行再决策,这就是组织和...

Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!

1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用

FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...

14、(实操演练)利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行15、案例演示与实操练习第八章ChatGPT4助力机器学习模型优化:变量降维与特征选择1、主成分分析(PCA)的基本原理2、偏最小二乘(PLS)的基本原理3、(实操演练)常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向...

重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果

“最新AI支持下近红外光谱数据分析”高级培训班,旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等)的基本原理及Python、...

如何用决策树找到你的细分目标用户 | 附SPSS操作

解释变量就是用户特征,比如人口学、消费特征、用户行为数据等。目标变量则是我们调研中关心的核心指标。它有两种类型,分别服务于两种不同目的。1)描述目的:在市场调研中目标变量一般是二分变量。比如在上述问题需求中,就是用户对某个内容是否偏好,通过决策树我们可以知道有哪些特征组合的用户群体对产品偏好度高...

有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)

我们用一个简化的公司分类模型对CART进行讨论，分类依据是公司是否增加了向股东支付的股息。该分类需要一个二叉树:一个初始根节点、决策节点和终止节点的组合。根节点和每个决策节点表示单个特征(f)和该特征的截断值(c)。如下表所示，我们从一个新数据点的初始根节点开始。在这种情况下，初始根节点表示特征的投资机会...

开发者自述:我是如何理解决策树的

决策树的变量可以有两种:1)数字型(Numeric):变量类型是整数或浮点数,如前面例子中的“年收入”。用“>=”,“>”,“<”或“<=”作为分割条件(排序后,利用已有的分割情况,可以优化分割算法的时间复杂度)。2)名称型(Nominal):类似编程语言中的枚举类型,变量只能重有限的选项中选取,比如前面例子中的“婚姻情况...