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231 SVM模型中, 真正影响决策边界的是支持向量以下哪些算法, 可以用神经网络去构造: 1. KNN2. 线性回归3. 对数几率回归A. 1和 2B. 2 和 3C. 1, 2 和 3D. 以上都不是答案: B1. KNN算法不需要训练参数, 而所有神经网络都需要训练参数, 因此神经网
写在前面本文通过决策树模型对股票盈利影响权重最大的5个因子，随后利用该5个因子通过随机森林算法构建了一个低估值的多因子策略，最终实现了年化，本文不足之处望多多指正。1.基于决策树选取高权重因子1.1广撒网（选取因子）构建模型以沪深300股票池作为研究对象，选取pe、pb、净运营资本等19个特征作为模型训练的原始数据# 基于随机森林的多因子选股策略
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2024-03-15 13:50:36
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1. Bagging Bagging基于自助采样法，给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集中，使得下次采样仍肯能被选中，这样经过m次操作，我们得到m个样本的采样集，照这样，我们可采样出T个含m个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练一个基学习器，再将这些学习器进行结合。 在对预测输出进行结合时，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，对
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2024-05-30 11:19:12
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：灰狼优化算法：随机森林：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将：GWO(灰狼优化算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的分类预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测，个数可自行指定
前言多因子量化体系在实践不断中形成了诸如 BARRA 模型的标准方法，在以往的研究报告中，有人对此进行了充分的研究其背后的金融理论及检验实践中能否获得有效的 ALPHA 因子。虽然标准化易于理解与管理，但众所周知标准化意味着各种参数的约束，因此 ALPHA 因子的构建参和个人判断，例如以什么标准选择，因子的如何配比等等。随着市场条件的不断变化，我们能够期待这些因子持续有效吗？对此，我们考虑能否充分
大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ，out of bag data及代码(2)上一节中我们讲解了随机森林的基本概念，本节的话我们讲解随机森林的随机方式，以及一些代码。目录1-随机森林随机方式2-out of&
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2024-05-08 12:43:34
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一、集成学习集成学习就是合并多个分类器的预测。一般会在一个项目快结束的时候使用集成算法，一旦建立了一些好的分类器，就可以使用集成把它们合并成一个更好的分类器。著名的集成方法：投票分类、bogging、pasting、boosting、stacking、和一些其它算法。1.1 投票分类（少数服从多数）令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。事实上，即使每一个分类器
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2024-08-30 12:37:37
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论文：A large Budget-Constrained Causal Forest Algorithm论文：http://export.arxiv.org/pdf/2201.12585v2.pdf目录0 摘要1 介绍 2 问题的制定3策略评价 4 方法4.1现有方法的局限性。4.2提出的LBCF算法5验证5.1合成数据5.2离线生成TestRCT数据。5.3在线A
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2024-03-26 14:16:19
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目录 特征选择信息的度量和作用信息增益信息增益的计算常见决策树使用的算法sklearn决策树API泰坦尼克号案例决策树的优缺点以及改进集成学习方法-随机森林学习算法集成学习API 决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实
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2024-06-13 23:07:32
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Paper Review1. Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forest1.1 Asymptotic analysis1.2 Double-Sample Trees2. Generalized Random Forests2.1 Algorithm1. Forest-based l
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2024-04-03 08:19:03
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特征选择方法总结什么是特征工程？定义：特征工程是将原始数据转化为特征，更好表示预测模型处理的实际问题，提升对于未知数据的准确性。它是用目标问题所在的特定领域知识或者自动化的方法来生成、提取、删减或者组合变化得到特征。 为什么要特征工程？简单的说，你给我的数据能不能直接放到模型里？显然不能，第一，你的数据可能是假(异常值); 第二，你的数据太脏了(各种噪声);第三，你的数据可能不够，或者数据量不平衡
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2024-07-31 12:12:56
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【随机森林算法梳理】 1. 集成学习概念 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。Ense
集成算法-随机森林Ensemble learning目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起Bagging：训练多个分类器取平均 Boosting：从弱学习器开始加强，通过加权来进行训练 Stacking：聚合多个分类或回归模型（可以分阶段来做）Bagging模型全称： bootstrap aggregation（说白了就是并行训练一堆分类器）最典型的代表就是随机森林啦；森林：很多个决策树并行
一句话总结随机森林 核心：用有放回采样的样本训练多棵决策树，训练决策树的每个节点是只用了无放回抽样的部分特征，预测时用这些树的预测结果进行投票。 随机森林是一种集成学习算法，它由多棵决策树组成。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出样本集训练得到。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随
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2018-09-19 12:11:00
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一句话总结随机森林 核心：用有放回采样的样本训练多棵决策树，训练决策树的每个节点是只用了无放回抽样的部分特征，预测时用这些树的预测结果进行投票。 随机森林是一种集成学习算法，它由多棵决策树组成。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出样本集训练得到。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分...
原创
2018-09-19 12:11:09
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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支持向量机（SVM）已经介绍了，讲讲随机森林（random forest，RF）。想要了解随机森林，首先要知道决策树，即森林由一棵棵树组成。决策树决策树是一种有监督的机器学习算法，该方法可以用于解决分类和回归问题。决策树可以简单地理解为达到某一特定结果的一系列决策。思考逻辑上，就像一连串的if-else，如果满足xx特征，则归为xx类别，否则则归为yy类别。（可以参考周志华老师《机器学习》里挑西瓜
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2024-03-17 10:43:56
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文章目录1 概述1.1 集成算法概述1.2 sklearn中的集成算法2 、随机森林分类：RandomForestClassifier2.1 重要参数2.1.1 控制基评估器的参数2.1.2、 n_estimators，：越大，模型的效果往往越好2.1.3 random_state & estimators_2.1.4、bootstrap & oob_score2.2 重要属性和
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2024-04-26 14:46:49
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1.实验背景本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891条乘客信息及获救情况，测试数据有418条乘客信息。样本数据的样例如下：Passenger：乘客唯一识别id
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2024-03-19 09:21:12
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特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便
