量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

逻辑：针对有色板块中铜、铝、铅、锌、镍、锡六个品种，使用决策树模型进行分箱，得到各品种仓单变化的临界值，当仓单变化大于临界值时，做多该品种，当仓单变化小于临界值时，不持有该品种合约。其中我们将2023年之前的数据作为训练集，2023年及之后的数据作为训练集。二分箱结果从分箱结果来看，针对所有有色品...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE和R2)(2)小提琴图绘制及评估实例:以PBO为例,比较不同模型的...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

决定何时停止分裂是防止过拟合、提高模型泛化能力的关键步骤。过早停止可能导致欠拟合,而过迟停止则可能导致过拟合,因此需要在两者之间找到平衡。3决策树在量化投资上的应用量化投资依赖大量的、数据和复杂的模型,而决策树算法不仅能够将数据转化为易于理解的层次化结构,还能捕捉因子与股票涨跌的非线性关系。接下来,...

...通过构建决策树可对用户的信用数据进行多层筛选,减少了无必要...

所述方法包括:采集用户号码和信用数据,组建数据库;获取根节点,并向所述根节点中添加第一准入条件;在所述数据库中检索符合第一准入条件的信用数据,确定用户号码;获取内部节点和叶节点,确定内部节点的第二准入条件,并在所述叶节点上生成触发信号;根据所述根节点、内部节点和叶节点,创建决策树。

机器学习之决策树算法

Breiman.L.I等人在1984年提出了CART算法,即分类回归树算法。CART算法用基尼指数(GiniIndex)代替了信息熵,用二叉树作为模型结构,所以不是直接通过属性值进行数据划分,该算法要在所有属性中找出最佳的二元划分。CART算法通过递归操作不断地对决策属性进行划分,同时利用验证数据对树模型进行优化。

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

由于决策树很容易出现过拟合的现象,我们还需要对决策树进行剪枝操作(www.e993.com)2024年11月7日。剪枝操作可以降低决策树的复杂性,提升模型的泛化能力,基本原理就是判断把某节点去掉之后,模型准确度是否大幅下降,如果没有下降,就可以剪掉这个节点。比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而...

一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法

二、聚类算法聚类算法是一种将数据按照相似性进行分类的机器学习算法。常见的聚类算法包括K-means和层次聚类。聚类算法在市场细分、客户分群等领域应用广泛，能够帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵树。决策树能够...

极限决策树

通过使用管道,我们可以轻松地将多个步骤组合在一起,并确保每个步骤都可以无缝地连接到下一个步骤。这可以大大简化数据科学工作流程,并提高我们的工作效率。决策树是一种监督学习算法,它可以帮助我们理解和预测结果。通过将数据集分成不同的分支,决策树可以找到最佳的划分点,并根据不同的特征将数据集分成不同的子集。

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...

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...