从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
每次选择何种特征来分裂数据集,决定了决策树的结构和性能。选择合适的特征可以使得数据集在分裂后尽可能“纯净”,即每个分支中的样本尽可能属于同一个类别。常见的分裂标准包括:信息增益(InformationGain):衡量通过某个特征进行分裂后,数据集的熵(不确定性)降低了多少。信息增益大的特征通常是优先选择的。基尼系...
人工智能的原理是什么?
您提供给机器学习工具的数据可帮助人工智能创建数据集,以学习如何做出决策和预测,而无需进行编程来执行特定任务。然而,虽然机器学习允许人工智能系统从数据中学习,但它们仍然需要编程和算法来处理数据并生成有意义的见解。机器学习的工作原理是为工具提供大量数据。然后,您可以处理该数据以创建可用于处理人工智能任务的...
AI传感器的应用(2)|算法|鲁棒性|机器视觉_网易订阅
临床决策支持:AI算法能够增强心力衰竭、瓣膜性心脏病和冠状动脉疾病的诊断能力和临床决策制定。这些算法通过自动化心脏测量来辅助诊断,并且能够从诊断数据中识别出隐匿的心脏疾病。个性化医疗和预测模型:AI技术有助于整合临床、遗传、可穿戴设备和“组学”数据,以改善患者结果。此外,AI还在探索新的病理基因表型、指导最佳...
FSAP|通过深度学习挖掘动物源食品中的降压肽:以蜂王浆胃肠消化...
图2数据集序列分析2.12种机器学习算法构建的预测模型及性能评价在12个最佳模型中,transformer模型的预测精度为0.86,显著优于其余11个模型。相比之下,除线性判别(lineardiscriminant)、决策树(decisiontree)和GaussianNB模型外,其余8个模型的预测精度基本相同(准确率(accuracy,ACC)=0.80~0.81)。在正负样本...
100种分析思维模型之:随机森林
下面是一个简单的随机森林示意图:在构建决策树时,随机森林会对数据进行有放回的随机抽样,以生成不同的数据集,让每棵决策树都是不同的,从而增加模型的多样性。需要注意的是,当决策树的数量较多时,随机森林会消耗大量的计算资源,而且可解释性会变差。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-分类是一种监督学习方法,用于将数据点按照类别进行标记或分组(www.e993.com)2024年9月15日。比如,电子邮件过滤器将邮件分为“正常邮件”和“垃圾邮件”。19.回归Regression-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测。20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值...
OpenCV分享:2024年关键技能之 AI 初学指南
线性代数用于解决机器学习模型中的数据问题和计算。这是一个人需要掌握的最重要的数学概念之一。大多数模型和数据集都表示为矩阵。线性代数用于数据预处理、转换和求值。下面我们来看看主要的用例。1.1.1数据表示数据是训练模型的关键第一步。但在此之前,需要将数据转换为数组,然后才能将其输入模型。计算是在这些...
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
其实Pearson相关系数等价于线性回归里的标准化回归系数。假如某个特征和响应变量之间的关系是非线性的,可以用基于树的方法(决策树、随机森林)、或者扩展的线性模型等。基于树的方法比较易于使用,因为他们对非线性关系的建模比较好,并且不需要太多的调试。但要注意过拟合问题,因此树的深度最好不要太大,再就是运用交叉...
决策树,10道面试题
最近在玩Poe,。分别用两个大模型出了10道关于决策树的机器学习面试题,答案仅供参考,感觉还是GPT-4更强悍一些。GPT-4版请解释决策树算法的基本原理。答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征...
【今日热搜】决策树
决策树的算法很多,如ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自顶向下的贪婪算法,每个节点选择分类效果最好的属性将节点分裂为2个或多个子结点,继续这一过程直到这棵树能准确地分类训练集,或所有属性都已被使用过。决策树的优势有:结构简单,便于理解;效率高,较为适合训练集数据量较大的情况;通常不需要接受训练集数据...