决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

适用性广泛:决策树可以用于分类和回归任务,可以处理离散型和连续型特征,也可以处理多分类和多输出问题。数据预处理简单:决策树对于缺失值和异常值具有较好的容忍性,不需要对数据进行严格的预处理。特征选择自动化:决策树可以自动选择最重要的特征进行分裂,能够处理高维数据和特征选择问题。处理非线性关系:决策树可以处理...

从拍脑袋下决定到科学做选择——决策树模型

1.确定决策节点:这是你需要做决策的时间点,一般一个决策树只有一个决策节点。2.确定方案分枝:由决策节点延伸出的分枝,对应于该决策节点可以选择的各种决策方案。3.确定机会节点:这些节点代表可能的结果,它们可以是实际的结果,也可以是其他可能的决策。4.确定概率分枝:这些分枝代表机会节点发生的概率。5....

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

提升树是通过结合多个弱决策树构建的,每一棵树都试图纠正前一棵树的错误。使用梯度提升(GradientBoosting)的方法可以系统地将新模型添加到已经存在的模型集合中,从而逐步提升模型的准确率。以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误...

了解大脑底层规律,提升决策力,这个很重要,请拿笔记下来

多属性决策模型包括简单加权和、TOPSIS、基于优势关系的决策模型(如PROMETHEE和ELECTRE)等。这些模型通过综合多个因素或属性来评估和选择最佳方案,适合于复杂情境下的决策。层次分析法是一种常用的多目标决策方法,通过将复杂的决策问题分解为若干层次和因素,并进行两两比较来确定各因素的权重,从而得出最终的决策结果。这种...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如何通过数据集的构建和优化来提高预测准确性。5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

互补决策树(complementarydecisiontree)是一种结合不同预测模型结果的技术,旨在提高分类或预测的准确性(www.e993.com)2024年11月22日。该方法通过将多个模型的输出进行综合,以减少单一模型可能出现的偏差或错误,从而获得更可靠的预测结果。在互补决策树中,首先利用多个预测模型(如本研究中,用的是随机森林、人工神经网络)分别进行预测,然后通过制定规...

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

的自适应树型候选框提取网络(Adaptivetree-structureregionproposalextractionnetwork,AT-RPN),无需先验知识的积累,避免了人为调参的训练模式;最后,引入全局定位回归算法,以全局定位的模式在复杂的缺陷检测中实现缺陷更精确定位.本文实现一种快速、准确、更智能化、更适用于实际应用的热轧带钢表面缺陷的...

收藏!数据资产入表全流程|计量|财务|会计|总账|合规性_网易订阅

数据的可重复使用性:数据是否可以在多个业务场景中重复使用?例如,客户画像数据可以用于产品开发、营销策略制定等多个方面。数据的完整性和质量:数据是否完整、准确、及时?高质量的数据通常更有价值。在定义过程中,企业可以组织跨部门讨论,邀请IT、业务、财务等相关部门的代表参与,以确保定义的全面性和可操作性。同时...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

部分问题在于这些模型对于具有高度不确定性的银行业来说过于复杂和脆弱——它们需要根据通常不可靠的数据来估计数百万个风险因素及其相关性。我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本...

生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?

(2)智能:随着供应链变得越来越复杂和不稳定,决策速度和质量仍然是供应链组织面临的首要内部挑战。这促使企业投资各种技术来改善决策,例如高级分析、机器学习和最近的生成式人工智能(GenAI),这些技术都被认为是重要且具有颠覆性的技术。34%的受访者将提高决策速度、质量和稳健性视为推动新兴/新技术投资的三大目标之一...