什么是好算法
有人说,神经网络算法更适合同质类数据,即数据的每一维变量是有同样含义的,比如图像中的像素、文字中的字符、音频中的波形,决策树算法更适合异质类数据,比如风控场景中的年龄、收入、职业等。有点道理,这是结构化数据和非结构化数据的另一种说法。有人说,在风险建模的时候,若采用树算法,最常采用的参数为低深度...
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件,每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始,根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集,然后对每个子集递归地执行这一过程,直到达到终止条件(例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
一、预剪枝预剪枝是在构建决策树的过程中,在节点划分前进行剪枝。它通过一系列的条件判断,来决定是否继续划分当前节点,从而避免过拟合的发生。1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值...
多次打破世界纪录!轰动学界的Nature|重磅进展!“他” 又发Nature!
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3.朴素贝叶斯的实现和应用...
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
多个业务节点产生一个业务流程,流程中各节点的操作形成了业务流程的结果,如果结果没有达到预期目标,再去调整流程中的各个节点,直到达成目标为止,整个过程是一个执行过程,它的判断是以能否达成预期目标为标准,执行是有规则和标准的,规则和标准就来源于决策体系(www.e993.com)2024年8月31日。
AI如何革新以太坊?从另一个角度看“AI+Blockchain”
决策树算法常用于分类和回归任务中,其采用了一种分层判断的思想,根据已知的数据通过选取信息增益率较大特征后分裂成树,训练出决策树。简单来说,整个算法可以根据数据从中自学习出一种决策规则从而判断变量的值,具体在实现上,能够将复杂决策过程分解为若干个简单的子决策过程,通过这样一种衍生方式,每个更为简单的决策判...
入门| 从原理到应用:简述Logistic回归算法
显然,我们不可能在不出错的情况下划出一条直线来区分这两个类。使用简单的决策树是个更好的选择。Logistic回归并非最强大的算法之一,它可以很容易地被更为复杂的算法所超越。另一个缺点是它高度依赖正确的数据表示。这意味着逻辑回归在你已经确定了所有重要的自变量之前还不会成为一个有用的工具。由于其结果是...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
决策树的原理和算法部分就基本上介绍完毕,因为防止模型过拟合也是机器学习中的一个重要议题,所以,我再简单介绍一下决策树的剪枝。之所以会发生过拟合,是因为我们在学习的过程中过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类上,所以有的时候就会构建出过于复杂的决策树。而决策树一旦复杂,对测试数据的分类就没那么精确了,...
数字法治:外卖骑手屡被“算计”,算法透明的是是非非
在当前的算法治理理论和实践中,对算法透明的理解有两种:一种是单指公开算法代码、数据和决策树等信息;另一种则将算法透明应视为一个完整的过程,不仅要公开代码和数据等信息,还应通过文和图形等方式解释算法决策是如何做出的。前者可称为狭义的算法透明;后者可称为广义的算法透明,其不仅包括算法透明,还包括算法可解...