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...

微博广告系统的智能飞跃:云计算如何驱动精准投放新高度?

比如:在转化率方面CVR算法,用于预估投放中的转化指标,创建一个投放计划,大概能覆盖多少人,消耗多少金额等;另外与人群画像相关的的逻辑回归、随机森林、k-means、各类决策树等;对于广告投放来说比较关键的有预估环节和用户召回环节。预估是给广告主消耗的一个范围,而召回者是在投放过程中不断优化、识别更多更好的...

什么是金融大数据,它在金融行业的应用前景如何?

三、金融大数据在决策分析中的应用金融大数据在决策分析中也发挥着重要作用。通过收集、整合和分析海量数据，金融机构可以获取更全面、更准确的市场信息，为管理层提供可靠的数据支撑。比如，在投资决策方面，金融机构可以通过分析历史市场数据、实时交易数据、社交媒体上的言论等，预测市场走势和趋势，从而做出更明智的投资...

机器学习之决策树算法

经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题,并且引入了优化决策树的剪枝方法,使算法更高效,适用性更强。处理问题类型:多分类结构:多叉树结构...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

深圳前海微众银行取得基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子...

金融界2024年4月17日消息,据国家知识产权局公告,深圳前海微众银行股份有限公司取得一项名为“基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子设备“,授权公告号CN112749749B,申请日期为2021年

中国银行取得决策树产品推荐专利,能够确保推荐给待测客户的产品...

金融界2024年3月28日消息,据国家知识产权局公告,中国银行股份有限公司取得一项名为“一种基于决策树的产品推荐方法及装置“,授权公告号CN113052689B,申请日期为2021年4月。专利摘要显示

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我们可以使用多棵决策树来共同解决问题,这就是就是随机森林。随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。每棵决策树都随机抽取不同的样本进行训练,我们会得到三个不同的决策树,再综合考虑三棵树的决策结果,就能...

极限决策树

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。这可以帮助我们更好地理解数据的结构,并找到最佳的预测模型。支持向量机是一种分类算法,它可以帮助我们将数据分成不同的类别。通过找到可以将数据集中的不...

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...