机器学习之决策树算法

聪明的你或许已经发现了,决策树算法其实就是为了找到能够迅速使熵变小,直至熵为0的那条路径,这就是信息增益的那条路。我们将对每个特征划分数据集的结果计算一次信息熵,然后判断按照哪个特征划分数据集是最好的划分方式。举个容易理解的例子:解决问题:预设4个自变量:天气、温度、湿度、风速,预测学校会不会举办运...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

建立训练数据集决策树图1图1是训练数据集决策树的基本情况。图2图2是训练数据集的部分决策树。由于我们我们的数据庞大,生成的决策树非常的大,上图的输出显示了决策树的部分分枝,我们用简单的语言来举例解释前五行:(1)如果支票账户余额是未知的,则归类为不太可能违约。(2)否则,如果支票账户余额少于0,...

《药物开发的高效质量设计(QbED)》之 (一) 质量的演变与QbD基本...

表4.4举例说明了FMEA中使用的这些量表。显然,FMEA有助于对与失效模式相关的风险进行排序,但有必要认识到,不同产品的风险可能不同,因此需要针对每种产品分别制定FMEA。一旦完成FMEA,就可以使用定制的决策树对风险排序进行评估,以确定潜在的CPP(图4.7)。然后,可通过统计实验(或更好的机械模型)进一步确定这些潜在的...

最常用的决策树算法!Random Forest、Adaboost、GBDT 算法

建立完森林后,当有新样本进入时,每棵决策树都会分别进行判断,然后基于投票法给出分类结果。3.1思想RandomForest(随机森林)是Bagging的扩展变体,它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,因此可以概括RF包括四个部分:随机选择样本(放回抽样);随机...

文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林

先看一个决策树的例子,决定某人是否应该在特定的一天打棒球。图片来源:RamandeepKaur的“机器学习与决策树”这棵树从上往下,首先提出一个问题:今天的天气预期如何?接下来会有三种可能的答案:晴;阴;雨。1.if天气=晴天,那么判断湿度如何1.if湿度高,then取消...

AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索

常见的监督学习算法包括正则化回归(regularizedregression)、支持向量机(supportvectormachines)、K-近邻算法(K-nearestneighbors,KNN)、决策树(decisiontree)、随机森林(randomforest)等(www.e993.com)2024年11月26日。同建立在人工标注数据基础上的监督学习算法不同,无监督学习算法通过模型不断地自我认知、自我巩固,最后进行自我归纳来实现...

Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...

代谢组学是通过比较对照组和实验组,以寻找代谢谱差异的研究方法,近年来,代谢组学在疾病诊断,病理研究,新药开发,药物毒理学,动植物、微生物,营养学等医学与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用,在复杂数据中,人工智能算法用于生物标志物挖掘的组合是解决问题和实施健康科学新技术的常用方法。利用机器学习作为从...

09思维模型:决策树—让选择回归理性

由于公司策略的决策树相对比较复杂点,且需要用到部分软件,我们在此就不一一举例了,有兴趣的朋友可以找我们私下交流,互相学习。打开网易新闻查看精彩图片小作业在生活和工作中找出3-5个(例如理财、买房、买车、择业、择偶、创业等)案例,进行刻意练习。

Data Mining的十种分析方法

决策树在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元树、三...

21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结

应用举例:A=[0111;1011;1101;1110];P=dgraf(A);P=[1111;1111;1111;1111];4.差分法背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。背景构建的方法有多种,简单的有均值法、中...