机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,最后到达的叶子则给出了预测的答案。(2)划分准则:当我们想要把数据集分成两部分时,需要一个标准来...
数据化运营、精准营销10大常用模型
8.决策树模型??定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的值。??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...
CHITEC分享:医渡科技参与申报数字医疗健康创新服务案例
3.助力医院成为数据驱动型医院通过历史电子医疗数据和实时医疗数据的集成与治理,建设医院特色的高质量专病数据资产库,依托大数据平台,充分挖掘医院医疗大数据,构建“临床行为产生数据,洞察数据辅助决策,反馈临床行为”的数据驱动闭环流程,从而以数据的角度提高医院临床治疗效果与临床质量。(六)社会效益(推广性)通过建...
消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键
数据收集是制定个性化营销策略的第一步。这包括收集客户的购物历史、浏览记录、评价反馈、社交媒体活动等数据。利用数据挖掘技术,如决策树、聚类分析、关联规则等,对这些数据进行分析,可以揭示客户的喜好、需求以及购买行为模式。以下是对数据收集与分析的详细阐述:...
了解大脑底层规律,提升决策力,这个很重要,请拿笔记下来
决策树分析法:这种方法通过将决策方案的相关因素以树状图形的方式表现出来,并据以分析和选择决策方案,是一种系统化的分析方法,特别适用于现代管理中的复杂决策(www.e993.com)2024年9月14日。德尔菲法:也称专家调查法,通过通讯方式分别将所需解决的问题发送到各个专家手中,征询意见,然后回收汇总并整理所有专家的意见,最终形成一个较为一致的结论。
南京大学朱鸿鹄团队 | 基于地下应变观测的水库滑坡水文气象阈值研究
为明确滑坡加速变形的临界水文气象条件,本研究基于地下应变数据和增强决策树算法开发了一个预测模型,综合考虑了降雨和库水位的影响。模型融合了日降雨量、降雨强度、库水位高程、水位波动和滑带应变时间序列数据,并根据滑带应变特征,将其聚类为近稳态、加速变形和稳态三种。研究结果显示,滑坡加速变形最有可能在中低水位...
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
从训练数据量来看,支持向量机、决策树等传统机器学习、浅层神经网络、深度神经网络发挥性能优势的对应数据规模依次升高(图表6.9)。在有关AI模型的量化研究中,也发现了这种数据门槛现象。以深度神经网络为例,研究发现要充分发挥模型潜能所需投入的数据量需要达到7万条以上,当训练数据量小于5000条时深度神经网络模型相...
AI双雄对决:生成式AI与传统AI的五大区别
它的核心思想是通过大量的数据进行训练,让模型学会从数据中提取特征,然后根据这些特征进行分类或预测。传统AI包括各种机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归等。举个例子,如果想让传统AI识别猫和狗的图片,你需要提供成千上万张标注好的猫和狗的图片。AI会通过学习这些图片的特征(比如猫的尖耳朵、狗的...
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
成为我们在每个业务执行过程中的动作和结果的评估标准,也就是形成了从经营目标的评估体系到业务过程的分析体系,从决策的预测体系到具体业务操作,通过从最小业务操作节点汇聚到业务流程,业务流程沿着组织流程连接汇聚到业务活动,最终到业务全局的结果呈现与反馈,再进行决策调优,形成不断滚动执行、不断反馈、迭代优化的业务...