AI产品经理必知的100个专业术语
82、贝叶斯定理(Bayes'Theorem)贝叶斯定理描述了条件概率的关系,是贝叶斯统计的基础。83、信息增益(InformationGain)信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)MDP是强化学习中的框架,定义了一个决策问题的数学模型。85、博弈论(GameThe...
【信达金工于明明团队】全领域深度报告合集
2014年初至2022年初约8年间,基金经理实力因子,Top组(前20)年化收益率为22.78%,年化超额收益率达到6.76%,年化超额信息比达到1.30;多空信息比率为8.56%,多头年化超额信息比达到2.51,表现优异。此外,其余表现较为较为优秀的因子有选股Alpha_日、基金规模、基金管理人员工持有比例。(3)通过多因子模型复合,我们构建...
华夏基金宋洋:系统化、可持续、多资产的绝对收益投资|债券|资产...
一道“论述题”:事实上,权益仓位中枢不代表我们组合就完全按照这个比例做严格的大类资产配置,产品实际权益仓位水平和仓位中枢配置水平的差异来自于“仓位中性”的判断。我们会从“五维度+十跟踪”研究分析框架,制定出未来一段时间做决策的基准假设,如果基准假设在五维度中的每一个维度都是中性,那么产品的权益仓位就按照...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
给定节点t的基尼指数G的公式为:式中p_i为节点t中属于第i类样本的比例,c为类的个数。基尼指数的范围从0到0.5,其中较低的值意味着节点更纯粹(即主要包含来自一个类别的样本)。基尼指数还是信息增益?基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本...
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
式中p_i为节点t中属于第i类样本的比例,c为类的个数。基尼指数的范围从0到0.5,其中较低的值意味着节点更纯粹(即主要包含来自一个类别的样本)。基尼指数还是信息增益?基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将...
决策树,10道面试题|算法|基尼|拟合|样本_网易订阅
给定特征A有k个不同的值,将数据集S划分为k个子集Si,其中p(Si)为Si中样本占S的比例(www.e993.com)2024年11月8日。则特征A的信息增益为:Gain(A)=Entropy(S)-Σp(Si)Entropy(Si)其中熵Entropy定义为:Entropy(S)=-Σp(ci)log2p(ci),ci为S中属于某一类的概率。
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
1.按式(1)计算数据集的信息熵。其中,Ck表示集合D中属于第类k样本的样本子集2.按式(2)针对某个特征A,计算对于数据集D的条件熵H(D|A)。其中,Di表示D中特征A取第i个值的样本子集,Dik表示Di中属于第k类的样本子集。3.按式(3)计算信息增益=信息熵-条件熵。
西南财经大学《数据挖掘综合》2023年硕士研究生招生考试大纲
2.了解决策树的概念和优缺点;了解决策树归分类的主要步骤;了解常用的属性选择度量,掌握信息增益度量的求法;理解两种常用的树剪枝方法。3.了解评估分类器性能的度量;了解评估分类和预测准确率的方法(混淆矩阵、灵敏度和特小型、F度量)。4.了解K-折交叉验证和自助法的基本思想;了解ROC曲线的概念和特点。
如何用决策树模型做数据分析?
信息增益表示经过一次决策判断(分叉)后,人群熵值下降的大小,即母节点的熵与两个子节点熵值和的差值。如上图,信息增益(IG)=0.5842–(38%*0.9507+62*0)=0.22。四、决策树算法实现步骤我们继续用上一篇文章《如何用线性回归模型做数据分析》中的共享单车服务满意分数据集来做案例,分析哪一类...
来!一起捋一捋机器学习分类算法
其中Gain((T,X))是特征X的信息增益。Entropy(T)是整个集合的信息熵,第二项Entropy(T,X)是特征X的信息熵。采用信息熵进行节点选择时,通过对该节点各个属性信息增益进行排序,选择具有最高信息增益的属性作为划分节点,过滤掉其他属性。决策树模型存在的一个问题是容易过拟合。因为在其决策树构建过程中试图通过生...