【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树损失函数决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实现,本文首先介绍损失函数。设树T的叶结点个数为|T|,t是树T的一个叶结点,该叶结点有Nt个样本点,其中类别k的样本点有Ntk个,k=1,2,...K,Ht(T)为叶结点t上的经验熵,α≥0为参数,所以决策树的损失函数可以定义为:C(T)是模型对训练数据...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.构建ECNN结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,通过输出节点力并基于平衡条件和损失函数的最小化来确定层的权重,从而使内部变量具有应力分量的物理意义。损失函数由两部分组成,分别表示内部节点力的平衡和位移边界上外部力的平衡。3.数据生成:使用二维有限元(FE)模型对双轴加载的带中心孔的正方形...

人-AI协同中的系统有何不同

在协同决策过程中,优化目标是提升决策的准确性和系统的适应性。可以通过设定损失函数来量化这一目标:其中,Y??是理想输出,L是损失函数,用于评估输出Y与理想状态的差异。3、协同决策过程的实现(1)优化算法为实现优化,可以采用强化学习等算法,通过不断迭代调整机器反馈与人类反思的策略。优化过程可以用以下公式...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践(www.e993.com)2024年11月1日。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

夏恒,汤健,余文,乔俊飞.基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模.自动化学报,2024,50(8):1601??1619XiaHeng,TangJian,YuWen,QiaoJun-Fei.Dioxinemissionconcentrationmodelingbasedonsimulationmechanismandimprovedlinearregressiondecisiontree.ActaAutomaticaSinica,...

Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!

2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...

模型篇P1:机器学习基本概念|算法|拟合|神经网络|视频生成模型...

损失函数(LossFunction)是在监督学习中一个非常核心的概念,它用来衡量模型预测值与实际值之间的差距。通过最小化损失函数,我们可以找到最优的模型参数。常见的损失函数有均方误差(MSE,常用于回归问题)、平均绝对误差(MAE,对异常值更鲁棒)、交叉熵损失(常用于分类问题)等,针对不同的任务,选择合适的损失函数至关重...