决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

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,从而得到新的决策树。四、应用场景决策树的可解释性非常高,可以很容易的解释清楚其计算逻辑,所以适合各种需要强解释性的应用场景,比如咨询、金融等领域。金融领域:决策树可以用于信用评分、风险评估、欺诈检测等金融领域的...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

特征选择是决定用哪个特征来分裂节点的过程,它对决策树的性能有着至关重要的影响。主要的特征选择方法包括:信息增益:度量分裂前后信息不确定性的减少,也就是说,它寻找能够最好地清理数据的特征。增益率:调整信息增益,解决偏向于选择拥有大量值的特征的问题。基尼不纯度:常用于CART算法,度量数据集的不纯度,基尼不...

AI研习丨面向企业风险智能分析的“人在回路”范式研究

主要从性能、可解释性和可用性三个角度进行研究;二是人机协作模式的构建,主要从人类角色、交互接口和反馈方式三个角度进行研究;三是人类智慧和机器智能的任务分配,以财务规划、新的人机混合范式来预测强对流天气中的紧急决策、胸片诊断和皮肤癌诊断。

如何处置非瘟弱毒?非瘟弱毒感染的决策参考

通过将非瘟弱毒感染决策树中的三个关键结果进行经济学分析并汇总,发现在当前猪价行情下以8000头母猪为例,”拔牙”成功并继续生产经营的经济损失是653万元的,带毒生产的经济损失是2208万元,清群的经济损失是747万元。因此,在当前行情下,如果发生非瘟,首选为”拔牙”成功并继续生产,次选为”拔牙”失败并及时清群,最...

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

从中剖析不同类型动态系统下贝叶斯滤波存在的局限性和共性难题.在此基础上,总结了当前贝叶斯滤波存在的几类不确定性问题,以深度学习的视角将这些问题归纳为特征提取和参数辨识两大基本问题,进而介绍深度学习为贝叶斯滤波所提供的解决方案.其次,归纳整理了两类深度学习与贝叶斯滤波结合的具体方法,着重介绍了深度...

AIGC提升金融业内部生产效率的5个维度

模型优化:使用强化学习算法训练模型,不断调整模型参数以适应市场变化和不确定性(www.e993.com)2024年11月7日。4)增强决策过程可解释性在金融领域,解释模型的决策过程和提供透明性是非常重要的。AIGC的一些技术方法,如可解释的人工智能(ExplainableAI)和透明度增强技术,可用于增加模型的解释性和透明性。这将有助于金融机构理解和解释模型的决策...

2024年黄冈师范学院专升本工商管理专业《工商管理专业综合》考试...

2.理解一般环境、具体环境和组织内部环境的主要构成部分和彼此之间的关系,理解脚本法的分析原理,理解工具理性与价值理性之间的关系3.掌握PEST、SWOT等环境分析工具;掌握环境不确定性评估模型、决策背景分析步骤,以及活动方案生成方法,能够使用决策树工具对活动方案做出评价...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

有趣的是,西蒙也是启发式算法的研究者之一,他最出名的观点是在不确定性下寻求最优解是毫无意义的,更有效的方法是寻找一个令人满意的答案。在研究中,我将他在心理人工智能方面的工作扩展到了广泛的具有不确定性的情况。快速节俭决策树在做决定时,专家通常比新手使用的信息更少,因为他们知道哪些信息是相关的,哪些...

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲

四、决策1、了解决策的涵义、原则、程序、方法;2、理解决策的特征、决策的划分标准与决策类型、古典决策理论、行为决策理论的主要内容、决策每一步骤的基本要求以及确定型、风险型和不确定型决策方法的涵义与具体步骤;3、掌握运用决策树法和量本利分析法等方法进行决策。

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

决策树回归通过构建树状结构对数据进行建模,每个内部节点表示一个属性上的判断条件,叶子节点存储预测值。决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵...