数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
预剪枝:在构建决策树的过程中,根据预设的停止条件(如树的深度、节点内样本数等)提前停止树的生长。后剪枝:在决策树完全生长后,通过评估剪枝前后模型在验证集上的性能(如MSE)来剪去一些不必要的子树。步骤4:模型评估。使用测试集评估决策树回归模型的性能,计算预测值与实际值之间的误差(如MSE)。步骤5:模型应用。
中伟视界:实时监测,皮带跑偏检测新技术
管理人员可以通过数据分析工具,对历史数据进行分析,发现和改进潜在的安全隐患,优化系统运行管理。5.效果评估通过系统的实时监测和预警,该矿山企业的皮带跑偏事件明显减少,设备故障率和维护成本也有所降低。同时,系统的报警记录和数据分析为管理决策提供了重要参考,提升了整体安全管理水平。五、技术特点分析皮带跑偏检...
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
DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linearregressiondecisiontree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软...
跃入生态,迎接千人千面个性化时代,OPPO 安第斯大模型做对了什么?
这样的话,通用大模型并非唯一的核心,对模型如何结合实际应用环境、满足个体化需求而优化才是最关键的,因而OPPO也不打算只做一个安第斯大模型,更要做一个生态,从这个角度来看OPPO的能力刚刚好适配。▍训练大模型并扩展为生态这件事有多复杂?想要训练一个大型的人工智能内容生成模型,光有钱有硬件是不够的,...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
决策树算法的剪枝策略是优化模型的关键路径。预剪枝和后剪枝是常用的剪枝方法,它们各有优缺点,适用于不同的场景。预剪枝简单快速,适合处理大规模数据集,但可能导致局部最优的划分结果;后剪枝能够充分利用数据集,提高模型的泛化能力,但计算量较大,不适合处理大规模数据集。在实际应用中,可以根据数据集的特点和需求选择...
...东部地区糖尿病对结核病的影响:一种基于现实世界研究的决策树...
肺空洞风险评估决策树模型如图3B所示(www.e993.com)2024年9月15日。在合并糖尿病的患者中,年龄在18~49岁和≥65岁的肺结核患者发生肺空洞的概率显著增加。而在非糖尿病患者中,男性和农民可增加肺结核患者发生肺空洞的概率4研究结论1.在浙江省新诊断的肺结核患者中,合并糖尿病相对常见。
使用Optuna进行超参数优化
第二个需要注意的方面是,训练的模型在很大一部分搜索中性能一直表现得很差。但GridSearch的还是会继续建立和训练这些模型。假设我们正在构建一棵决策树并使用GridSearch进行超参数的优化,在我们的超参数中包含了的“基尼系数”和”熵”的超参数设置。假设我们在训练时发前几个测试中,“基尼系数”的性能要优越得...
深度|如何在 CV 模型的性能和可解释性之间寻求平衡?
我们现有的什么样的模型可解释呢?其实很多,比如线性分类器可以解释,决策树可以解释。再比如说用于分类的支持向量机、margin、kernel这些都是可以解释的。那么今天为什么我们要讲可解释性?其实有以下几个因素,不见得就完全对,这是我的思考。我看到的更多的是从工业界的角度来讲,人们在使用机器学习或者是人工智能...
人们总是算计太多,而思考太少——查理·芒格的100个思维模型
优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优(最大或者最小)解。相对应的是全局最优,指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。04决策树思维模型由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
观察上图可以发现,在引入了衰减加权的特性后,模型对于近期数据具有更好的拟合,市场环境的划分也更加灵活。3因子方向性择时回归树因子择时模型不仅能够协助投资者进行历史环境的划分,还可以协助进行因子方向性择时。本章首先探讨了回归决策树模型在因子方向性择时上的效果,然后引入了防御性因子择时的思路。