机器之心报道 编辑：佳琪 人人都在做垂直 AI 产品，为什么要反其道而行？ Scaling Laws 是否失灵，这个话题从 2024 年年尾一直讨论至今，也没有定论。...同在 AI 领域，我们似乎还没有真正吸取教训，因为我们仍在重复同样的错误...... 我们必须接受这个残酷的现实：在 AI 系统中，强行植入我们认为的思维方式，从长远来看注定失败。...真正的突破往往出人意料 —— 就是简单地加大计算规模 站在 AI 研究者的角度，得到了《苦涩的教训》，意味着在总结教训的过程中明确了什么是「更好」的。...从本质上讲，这种工程的目的是为了约束 AI 少犯错误。通过观察众多产品，可以概括为两类约束： 专业性：衡量产品的聚焦程度。...工作流：AI 按预设路径运行，使用固定的工具和流程 2. 智能体：AI 可以自主选择工具和方法，灵活决策如何完成任务 这就规定了一个 AI 产品的分类框架： 表 1. 对知名 AI 产品的分类。
p=6400 众所周知，调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验中的统计功效。...调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响在结果的回归模型中没有正确建模，结果可能会有偏差。 建立 我们假设我们有关于受试者的双臂试验的数据。...我们让表示受试者是否被随机分配到新治疗组或标准治疗组的二元指标。在一些情况下，基线协变量可以是在随访时测量的相同变量（例如血压）的测量值。...错误指定的可靠性 我们现在提出这样一个问题：普通最小二乘估计是否是无偏的，即使假设的线性回归模型未必正确指定？答案是肯定的 。...我们进行了三次分析：1）使用lm（）进行未经调整的分析，相当于两个样本t检验，2）调整后的分析，包括线性，因此错误指定结果模型，以及3）正确的调整分析，包括线性和二次效应。
从ID3算法中衍生出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。下图就是一棵典型的C4.5算法对数据集产生的决策树。...的单个节点; If S是由相同类别属性值的记录组成, 返回一个带有该值的单个节点; If R为空,则返回一个单节点,其值为在S的记录中找出的频率最高的类别属性值;...=(A1+Aj+1)/2; 将Ri点的基于Aj(1的最大信息增益属性(Ri,S)赋给A； End； 将R中属性之间具有最大信息增益的属性...从上面的信息增益率IGR可知OUTLOOK的信息增益率最大，所以我们选其作为第一个节点。 4.算法剪枝 在决策树的创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分枝反映的是训练数据中的异常。...对于完全决策树中的每一个非叶子节点的子树，我们尝试着把它替换成一个叶子节点，该叶子节点的类别我们用子树所覆盖训练样本中存在最多的那个类来代替，这样就产生了一个简化决策树，然后比较这两个决策树在测试数据集中的表现
成本函数成本函数是用于计算误差的数学公式，它是我们的预测值和实际值之间的差异。它只是衡量模型在估计 x 和 y 之间关系的能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时，首先想到的是经典的平方误差函数。 ...为什么？----点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集左右滑动查看更多01020304假设为什么我们不绘制原始残差？...、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测spss modeler用决策树神经网络预测...ST的股票R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn...)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？
在决策树中我们不难发现，为什么一个申请者的信用记录非常优秀，却被判成很有可能违约，而那些支票余额未知的申请者却不太可能违约呢？...在决策树生成后，输出一个混淆矩阵，这是一个交叉列表，表示模型对训练数据错误分类的记录数：众所周知，决策树有一种过度拟合训练数据模型的倾向，由于这个原因，训练数据中报告的错误率可能过于乐观，因此，基于测试数据集来评估决策树模型是非常重要的...算法能够为影响较大的错误分类进行误判代价值的设定，从而使模型在这类误判中的增加重视，降低这类错误发生的概率。...PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票在RapidMiner中建立决策树模型...R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现决策树算法建立电信客户流失模型R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn
以下有三类选择权重办法： 使用算法返回最佳权重；2.使用交叉验证选择权重；3.给更精确的模型赋予高权重 在分类和回归中都可以使用平均集成。...在机器学习中，如果训练数据的一个小变化导致学习中的分类器的大变化，则该算法（或学习算法）被认为是不稳定的。...，采用的基分类器是决策树。...，给这些分类错误的样例增加更大的权重，下一次迭代的目标就是能够更容易辨别出上一轮分类错误的样例。...大型成熟金融场景中的实践也证明，集成学习模型除了在稳定性和泛化能力上相对传统模型有极大增强，在最终的效果上也显现出了超出想象的作用，相对成熟的逻辑回归模型最大ks值累积提升已经可以达到约70%及以上。
信息增益=abs(信息熵（分类后）-信息熵（分类前）) Gain(R)=Info(D)−InfoR(D) 决策树降剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据，专门针对训练集创建出来的分支...考虑某个特征后，信息熵减小的多，这个特征就是好的特征(在每层分裂时，选择使得Gain(R)最大的属性作为分裂属性) ID3算法中根据信息增益评估和选择特征，每次选择信息增益最大的特征作为判断模块建立子结点...：即通过局部最优构造全局最优 svm: 模型在真实世界中也应用场景 支撑向量机用于文本和超文本的分类； 用于图像分类； 用于手写体识别； 这个模型的优势是什么？...实例是由“属性-值”对表示的； 目标函数具有离散的输出值； 训练数据集包含部分错误(决策树对错误有适应性)； 训练数据缺少少量属性的实例。 这个模型的缺点是什么？...决策树匹配的数据过多时； 分类的类别过于复杂； 数据的属性之间具有非常强的关联。 根据我们当前数据集的特点，为什么这个模型适合这个问题。
决策树优化方案 在决策树建立过程中可能会出现过度拟合情况，也即分类过于“细”，导致对训练数据可以得到很低的错误率，但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。...R2校正的原理类似。...③自助方法 自助聚合（bagging：bootstrap aggregating）也叫装袋法，是基于自助法发展而来，也即让机器学习进行多轮，每轮在训练数据集中随机抽取n个样本进行学习，最终选取错误率低的模型...决策树构建示例 在R中与决策树有关的常见软件包如下所示： 单棵决策树：rpart/tree/C50 随机森林：randomForest/ranger/party 梯度提升树：gbm/xgboost 决策树可视化...") 除了对决策树的生成进行控制外，还可以对决策树进行后期的评价与修剪，可以使用printcp()函数查看决策树的各项指标： 结果中给出了分到每一层的cp、分割点数目nsplit、相对误差rel error
第五章 决策树 5.1 决策树模型与学习 决策树代表着一组if-else规则，互斥且完备。决策树的内部节点表示一个特征或者属性，叶节点表示一个类，也就是最终分类的确定是在叶结点上做的。...为了解决这一点，提出了信息增益比： 不过好像信息增益和信息增益比各有千秋，并没有一劳永逸的解决办法， 5.3 决策树的生成 在说了这么多基础知识之后终于要到怎么构建决策树了。...ID3算法 ID3算法是自根到叶地选择最大信息增益直到阈值的构建过程，只有树的生成，容易过拟合。 在(3)中，计算各特征对D的信息增益改为信息增益比，就变成了C4.5算法。...,s)}(y_i-\bar{y}1)^2+\sum\limits{x_i \in R_2(j,s)}(y_i-\bar{y}_2)^2] 因此就有了最小二乘回归树算法（就是刚刚说的，给个名字）： CART...这里提出了一个合页损失函数，也就是，和0-1loss的关系为： 合页损失函数在正确分类的时候（的时候）仍然可能会产生一小段损失，它要求这个正确分类要有足够高的确信度，也就是，才会让损失=0，有着更高要求
否则，就会出现错误，因为在某些文件的某一列中发现有四类因素。基本上，任何4类因变量都被覆盖为3类。继续进行分析。...为什么？我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...在最好的情况下，看起来我们的模型给了82%的机会向良好的信用风险提供贷款。对于每100万元的贷款，我们最多可能期望得到82万元的偿还。平均而言，我们预计会收回大约78万元的本金。...语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现...、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？
p=34859 本文阐述了服装店铺营销的现状，为客户提出了将数据挖掘技术应用到服装营销中的方案。...在分析决策树算法的基础上，介绍了决策树神经网络和算法及其的构造，并使用该算法对淘宝店铺客户数据（查看文末了解数据免费获取方式）进行分类及对新客户类型预测，实现对商业数据中隐藏信息的挖掘，且对该挖掘模型进行了验证...在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。...分析结果 在前面的串流产生中，我们加入了分区节点将数据分成训练数据与测试数据，因此在决策树模型产生后，可加入分析节点 。...因此下面我们还要对神经网络模型和决策树模型在测试集上的准确度表现进行对比。 分析结果 在前面的串流产生中，我们加入了分区节点将数据分成训练数据与测试数据，因此在决策树模型产生后，可加入分析节点 。
和存储训练数据的算法不同，懒散学习法在训练过程中不需要做许多处理。只有当新的未被分类的数据输入时，这类算法才会去做分类。...给出原因： 1 C4.5 在训练中建立了一个决策分类树模型。 2 SVM在训练中建立了一个超平面的分类模型。 3 AdaBoost在训练中建立了一个联合的分类模型。...R with categorical values 当临近的点是不同的类，kNN 怎么给新数据分类呢？...分类的简化等式看起来就像下面的这个式子： 我们在深入研究一下.. 这个等式是什么意思？在属性1和属性2的条件下，等式计算出了A 类的概率。...scikit-learn 在他们的决策树分类器部分实现了 CART 算法；R 语言的 tree package 也有 CART 的实现；Weka 和 MATLAB 也有CART的实现过程。
文章大纲 介绍 决策树 如何构建决策树 树木构建算法 分类问题中裂缝的其他质量标准 决策树如何与数字特征一起工作 关键树参数 类DecisionTreeClassifier在Scikit学习 回归问题中的决策树...现在，我们将 在测试集上引用分类算法的简单度量，正确答案的比例 - 准确度。 让我们来看看两个监督的学习问题：分类和回归。 2.决策树 我们从最受欢迎的分类和回归方法之一决策树开始介绍。...错误分类错误 在实践中，几乎从不使用错误分类错误，并且基尼系数不确定性和信息增益的工作方式类似。 对于二进制分类，熵和基尼不确定性采用以下形式： ? 其中（p +是具有标签+的对象的概率）。...也就是说，只搜索了几个按年龄和工资进行比较的值。树为什么选择这些功能？因为他们给出了更好的分区（根据基尼的不确定性）。...即使在培训中这是真的，我们也不希望我们的分类模型产生这样的特定规则。
【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法 在之前的文章中，对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法，这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中 y 不仅仅只有 \{0,1\}...C4.5决策树 ID3算法虽然提出了新思路，但是还是有如下4点需要改进的地方： ID3没有考虑连续特征，比如长度、密度都是连续值，无法在ID3运用，这大大限制了ID3的用途。...剪枝 决策树算法为了避免过拟合和简化决策树模型，提出了剪枝的方法，剪枝分为预剪枝和后剪枝，剪枝的原理如下： 预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝，也就是在节点划分前进行判断。...Pesimistic-Error Pruning(PEP,悲观错误剪枝） 上文的REP方法思想简单且易于使用，不过最大的问题在于它需要一个新的验证集来修正我们的决策树在，PEP方法中不需要新的验证集，并且...: \[α= \frac{R(t)−R(T_t)}{∣N∣−1} \] 其中， |N| ：子树 T_t 中的叶节点数; R(t) ：结点 t 的错误代价，计算公式为 R(t)=r(t)*p(t)
接下来，我们在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约分析。 ** ** 信贷数据集，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。...否则，就会出现错误，因为在某些文件的某一列中发现有四类因素。 基本上，任何4类因变量都被覆盖为3类。继续进行分析。...为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...随机森林背后的想法是，决策树很容易过度拟合，所以找到森林中的 "平均 "树可以帮助避免这个问题。 你可以想象，这比创建一棵决策树在计算上要求更高，但R可以很好地处理这一工作。...在最好的情况下，看起来我们的模型给了82%的机会向良好的信用风险提供贷款。对于每100万元的贷款，我们最多可能期望得到82万元的偿还。平均而言，我们预计会收回大约78万元的本金。
节点的基尼不纯度是指，根据节点中样本的分布对样本分类时，从节点中随机选择的样本被分错的概率。例如，在根节点中，根据节点中的样本标签有44.4％的可能性错误地对某个随机选择的数据点进行分类。...过拟合：为什么森林比一棵树更好 你可能会想问为什么不能只用一个决策树呢？它似乎很完美，因为它没有犯任何错误！但别忘了这个关键点，即这棵树是在训练数据上没有犯错。...另一方面，因为对训练数据做出了假设，所以一个不灵活的模型具有较高的偏差（bias），（它偏向于对数据预先构思的想法）例如，线性分类器假设数据是线性的，不具备拟合非线性关系的灵活性。...我喜欢将模型调整视为给一个机器学习算法寻找最佳设置。我们可以在随机森林中优化的东西包括决策树的数量，每个决策树的最大深度，拆分每个节点的最大特征数量，以及叶子节点中所能包含的最大数据点数。...具有低偏差和高方差的特征，这会导致过拟合训练数据。 基尼不纯度：决策树在拆分每个节点时尝试最小化的度量。表示根据节点中的样本分布对随机选择的样本分类错误的概率。
得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。...4、 连续性变量与分类变量的处理 5、 特征变量计算 6、标签编码和独热编码 四、 用机器学习的算法构建预测模型 1、 多元线性回归 2、 决策树 3、随机森林 一、初识R语言 1、为什么学R ？...在初步的数据探索中，我们看到有错误的水平变量需要纠正。 ? 使用上面的命令，我们指定的名称“others”为其他未命名的变量，简要划分了Item_Fat_Content的等级。...现在这们将这种技术也适用于我们的数据集分类变量中(不含ID变量)。 ? 以上，我们介绍了两种不同方法在R中去做独热编码，我们可以检查一下编码是否已经完成 ?...在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。
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