【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行...
究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?
她的书《金字塔原理:思考、表达和解决问题的逻辑》的重点是,在项目末期,一旦你得到了明确的答案,如何构造令人信服的演示文稿。其实,在项目初期生成的精心制作的金字塔除了为最终演示文稿提供结构外,还为你带来了三大好处:早期的冷静、全面的工作计划和决策树。早期的冷静当你意识到一个大问题可以被分解成更小...
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...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
2.精通多种量子化学方法:学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件,能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析,并掌握标定后处理和分析的技能。3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...
构建决策树:这需要对化合物的结构和活性进行深入理解,并根据已有的构效关系确定决策树的分支和节点。合成少量化合物:这些化合物应该能够覆盖决策树中的关键节点和分支,以便进行后续的活性测试。活性测试:记录合成的化合物的生物活性数据,这些数据将用于验证决策树的有效性和准确性。
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
决策树可以处理属性缺失问题,采用的方法是使用替代分裂规则(www.e993.com)2024年7月19日。为了防止过拟合,可以对树进行剪枝,让模型变得更简单。如果想要更详细的了解决策树的原理,请阅读SIGAI之前的公众号文章“理解决策树”,在SIGAI云端实验室有决策树训练算法的原理实验,此功能免费,网址为:sigai决策树是一种判别模型,既支持分类问题,...
【23一造密押】实务案例篇D3
考点26:决策树1.四个要素方框表示决策点,圆圈表示机会点;从决策点画出的每条直线代表一个方案,叫作方案枝,从机会点画出的直线代表一种自然状态,叫作概率枝。2.绘制及计算步骤:(1)先画一个决策节点,用方框进行表示。(2)从决策节点向右引出若干条直线作为方案枝。
图解机器学习:演化史、方法、应用场景与发展趋势
1.决策树(DecisionTrees)决策树是一个决策支持工具,它使用树形图或决策模型以及序列可能性。包括各种偶然事件的后果、资源成本、功效。从商务决策的角度来看,大部分情况下,决策树是一个人为了评估做出正确决定的概率需要问的是/否问题的最小数值。它能让你以一个结构化和系统化的方式来处理这个问题,然后得出一...
计算扎根:定量研究的理论生产方法
第二步,模型训练。使用梯度提升算法XGboost训练预测模型,参数为1000个子决策树和其他默认参数。经70%的训练集迭代收敛后,余下30%的测试集显示,模型准确率为0.92,召回率为0.86,F1分数为0.92,模型整体表现良好。第三步,模型归因。主要采用沙普利值的SHAP模型全局可解释性方法进行可解释性分析,揭示影响预测的最重要因...
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,...