文章目录一、决策曲线分析概念1. 阈值概率2. 净获益二、matplotlib实现1. 计算模型带来的净获益2. 计算treat all策略带来的净获益3. 绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1. bootstrapping法校正净获益2. k折交叉验证法校正净获益3. 计算净获益的置信区间五、更新 一、决策曲线分析概念预测模型（predictive models）被广泛地应用于诊断（diagno
转载
2023-10-16 03:30:03
297阅读
简述决策线是2特征时的分类超平面方程，当方程不能表示成y=f(x)或者x=f(y)形式时，不能直接用x或者y方向的单向采样绘制决策线。zyq给出的做法是，在一个范围内用采样的点(x,y)去激活分类器，得到其类别，从而得到这个范围内各个采样点的类别，将不同类别的点绘制成不同颜色，可以展示出分类面的形状特征。这种做法的缺陷是，采样范围难以察觉，并且得到的实际上是决策线两侧的点。可以用pyplot下的c
转载
2023-11-13 22:45:08
201阅读
决策树决策树是一种常用的机器学习方法，它基于树的结构，依次根据不同属性值来进行数据分类，具体算法原理及细节可以参考之前写的决策树和MATLAB函数使用决策树的优点：采用递归进行数据训练、数据分类，因此计算复杂度不高，可以清晰理解哪些属性重要。决策树的缺点：不太适用于连续值的划分（划分节点过多可能造成过拟合），即类别太多时，泛化误差高，一般需要剪枝处理。决策树分类构建一颗决策树主其实是一个递归的过程
转载
2023-08-30 07:25:00
56阅读
Python 卡方决策，下面介绍一个常见的统计决策。这是一个关于数据是否随机分布的卡方决策。为了做出这个决策，需要计算一个预期分布，并将观察到的数据与预期进行比较。相差较大意味着需要进一步研究。相差不大意味着可以使用零假设，因为没什么值得研究了，即这些差异仅仅是随机变化造成的。下面介绍如何使用Python来处理数据。首先介绍一些不属于案例研究的背景知识，但常出现在EDA应用程序中。需要收集原始数据
转载
2023-11-25 13:53:55
45阅读
自主决策，是数字化管理中一个重要特色。在数字经济中，自主决策不同于自上而下授权，如阿米巴那样分散决策那样，而是自下而上生成权力。这个下，一是指用户，相当于选票那样，生成决策的合法性；二是指创客，相当于竞选者，通过竞选，获得权力。因此，这种权力不是由“上”（企业）赋予的，上边不像阿米巴那样，没有权力收回“授权”。为什么只有在数字经济中，一线自主决策才能成为可能？这是因为，资产通用性必然形成资产风险的
转载
2024-01-10 13:57:19
39阅读
临床决策支持系统即CDSS（Clinical Decision Support System, CDSS），一般指凡能对临床决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率的系统定义最早，Osheroff把临床决策支持定义为“运用相关的、系统的临床知识和
转载
2023-08-26 15:00:10
197阅读
# 实现决策模拟的Python指南
在企业和个人决策中，决策模拟是一种常见的分析工具。它帮助决策者理解不同选择的潜在结果、概率及其影响。本文将带你完成从头到尾使用Python实现一个简单的决策模拟。我们将一步一步地走过整个流程，从了解模拟需求到数据可视化的步骤。本文将包含必要的代码示例，并以友好的方式进行讲解。
## 整体流程
首先，让我们列出实现决策模拟需要的主要步骤：
| 步骤
# 动态决策在Python中的实现指南
动态决策是指通过对不确定条件的评估，采用算法或模型来制定决策的过程。在Python中实现动态决策可以为复杂问题提供高效的解决方案。本文将逐步引导您完成动态决策的实现，并且将包括可视化的甘特图和序列图，以更好地展示整个流程。
## 流程概述
以下是实现动态决策的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义问
# 如何实现“决策引擎”：小白开发者的指南
## 一、决策引擎的基本概念
决策引擎是一种软件系统，用于自动化决策过程。它帮助组织根据特定规则和条件做出业务决策。决策引擎通常用于信贷审批、风险管理、用户个性化推荐等各种场景。
本文将一次性为您介绍如何使用Python构建一个基本的决策引擎，包括必要的步骤和代码示例。
## 二、实施流程
实现决策引擎可以分为以下几个步骤：
| 步骤 |
# Python中的决策变量：概念与应用
在数据科学和机器学习的领域，决策变量是一个至关重要的概念。本文将探讨什么是决策变量、它们的重要性，以及如何在Python中实现它们。我们还将通过一个实际案例来帮助理解。
## 1. 什么是决策变量？
决策变量是指在决策过程中能够被控制或选择的变量。它们通常用于优化问题，例如在资源分配、生产调度或库存管理中，需要做出决策以最大化效用或最小化成本。决策变
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learning algor
支持向量机（Support Vector Machine）名字听起来很炫，功能也很炫，但公式理解起来常有眩晕感。所以本文尝试不用一个公式来说明SVM的原理，以保证不吓跑一个读者。理解SVM有四个关键名词：分离超平面、最大边缘超平面、软边缘、核函数。
分离超平面（separating hyperplane）：处理分类问题的时候需要一个决策边界，好象楚河汉界一样，在界这边我们判别A，在界那边我们判别
我们可以对决策树的结构进行分析，来进一步了解特征与预测目标之间的关系。在此示例中，我们解释了决策树的检索过程：二叉树结构；每个节点的深度以及判断是否为叶子；样本使用decision_path方法到达节点；样本使用 apply 方法到达叶子；用于预测样本的规则；一组样本共享的决策路径。 输出：
The binary tree structure has 5 nodes and has th
Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
转载
2023-08-15 15:31:24
247阅读
# Python 决策曲线实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们学习如何实现Python决策曲线。决策曲线是一种可视化工具，用于评估分类模型的性能。在本文中，我将详细介绍实现Python决策曲线的步骤，并通过代码示例和图表来解释每个步骤。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。打开终端或命令提示符，输入以下命令来安装所需的库：
`
原创
2024-07-17 05:08:26
409阅读
# Python 决策分支：控制流的艺术
在编程中，决策分支是控制程序流程的重要手段。Python 作为一门高级语言，提供了多种决策分支结构，使得程序能够根据不同的条件执行不同的代码块。本文将介绍 Python 中的决策分支，并通过代码示例和序列图来展示其用法。
## 基本的 if 语句
Python 中最基本的决策分支是 `if` 语句。它根据条件的真假来决定是否执行某个代码块。下面是一个
原创
2024-07-26 11:41:24
50阅读
# 用Python实现决策书生成系统
在现代企业和组织中，决策书的撰写和管理至关重要。它不仅是决策过程中的正式记录，也是后续行动和执行的重要依据。借助Python语言，我们可以构建一个简单的决策书生成系统，以提高决策效率和准确性。
## 1. 决策书生成系统的背景
决策书通常涵盖多个方面的信息，包括决策目的、背景、讨论事项、决策方案和执行计划等。手动撰写决策书不仅耗时，而且容易出现误差。因此
# 配送决策系统的实现
在现代电商和物流行业，实现一个高效的配送决策系统是至关重要的。总的来说，配送决策的流程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------------------------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗与处理 |
原创
2024-10-05 05:54:35
11阅读
Python决策引擎是一种应用程序，旨在根据业务逻辑和决策规则自动化决策过程。对于许多系统而言，确保其决策引擎的可靠性和有效性至关重要。为了记录处理和应对可能出现的问题的过程，我整理了如下内容，其中包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案。
### 备份策略
为了确保数据的完整性与安全性，我设计了一个备份策略。通过定期备份决定引擎的配置和数据，可以在发生数据丢失时进行快速
# 实现决策系统 python
## 一、流程
### 1. 准备工作
### 2. 数据收集
### 3. 数据预处理
### 4. 模型选择
### 5. 模型训练
### 6. 模型评估
### 7. 模型优化
### 8. 决策系统集成
## 二、具体步骤和代码
### 1. 准备工作
在开始实现决策系统之前，首先需要安装必要的库，如numpy, pandas, scikit-le
原创
2024-03-13 06:10:11
44阅读
