显然，这一观点的意思是：决策的过程与其说是对数据的客观分析，不如说是对风险和优先级的权衡。 最后，基于上述观察，作者论证了这么一个观点：数据驱动的AI模型，在做决策时候，极易受到攻击。...2 数据驱动的脆弱性 谈论数据质量的方式具有误导性。我们谈到“干净”数据，就好像存在一种数据既准确（且无偏差）又可重用的状态。其实，干净与准确不同，准确与可操作又不同。...而无论哪种类型的数据出现问题，都有可能阻碍AI模型的开发，或者影响AI模型做决策。 数据出问题的方式有很多，例如：数据实际上不正确、已损坏或采用错误格式。...这时候，AI决策模型的作用是提示医生将可能的疾病类型纳入他的决策树，所以尽管可能数据不佳，但患者的治疗效果却有所改善。...相反，它帮助人们阐明决策背后的假设，将这些假设传达给其他利益相关者，并在与这些假设相关的条件发生重大变化时提醒决策者。
模型 决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则或者条件概率模型（在节点处取条件概率最大的进行分类）。决策树问题一般可以分成特征选择、决策树生成、剪枝三部分。...ID3和C4.5 特征选择 信息熵 图片 信息增益 图片 使用属性Ai对样本S进行划分后，与划分前相比，样本变得有序了，即信息熵下降了。与划分前相比，信息熵下降的数量称为信息增益。...\ |T|:模型复杂度 一种比较简单的决策树学习损失函数定义方法是： 这种情况下的损失函数极小化等价于正则化的极大似然估计，所以也相当于利用正则化的极大似然估计进行模型选择。...树的生成 剪枝 剪枝分为两个步骤 通过适当的剪枝产生一个子树列 选取一定的数据集根据基尼系数或者平方差误差进行交叉验证，从子树列找出最优决策树 由于对训练数据集误差的评价函数的特殊性（基尼指数或者平方误差...最后，在通过独立的验证数据集,借助平方误差或者基尼指数来评估泛化误差，找到最优的决策树。
决策是决策者根据一定的目标，运用科学的理论与方法从众多备选方案中选择一个合理方案并执行的活动过程。决策是管理者从事管理工作的基础，在管理过程中，管理者会面临各种各样的问题，它们都需要管理者予以解决。...战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...其实施是对组织已经形成的能力的应用，实施效果主要影响组织的效率与生存。 业务决策（Business Decisions） 业务决策亦称“日常管理决策”。...三、作用和影响不同 1、战略决策的实施效果影响组织的效益与发展。 2、战术决策的实施效果则主要影响组织的效率与生存。
［主讲者简介］国家统计局中国统计信息服务中心大数据研究室江青主任。 本文选自2015年8月26日在“2015中国国际大数据大会主题论坛”上江青所做的题为《大数据与领导决策》的演讲。...今天交流的主题是“大数据与领导决策”，这次会议主题是大数据与智慧城市，这里面有非常密切的关联。今天跟大家从三个方面分享。...先回顾一下大数据的发展历程。 我们认为大数据是以信息技术为支撑的决策支持系统的演进，更多的是依托信息技术的决策支撑的演进。...我们看到在上世纪60年代初，我们的数据处理为基本的特征，70到80年代演化成为信息应用的过程，一直到90年代很多决策支持模型已经出现了。...我们认为在政府和企业的方面，大数据的作用是非常强大的，数据的力量是可以决定未来领导者的管理决策的。 我们的政府领导有很多拍脑袋的决策，这是在以前的政府决策中非常的普遍的。
决策树模型 II . 决策树模型 示例 III . 决策树算法列举 IV . 决策树算法 示例 V . 决策树算法性能要求 VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 ) VII ....决策树模型过程 : ① 训练过程 : 使用训练集数据确定决策时使用的属性 , 确定根节点 , 内部节点 , 叶子节点 的属性划分 , 训练决策树模型 ; ② 预测过程 : 从根节点特征开始 , 根据决策树中的判定序列依次从根节点向下判定...决策树模型 示例 ---- 1 ....决策树模型 : 建立模型 : 将上述数据集的 属性 ( 特征 ) 转换为树状的模型 ; 确定树根 : 首先要确定哪个属性作为树根 , 这个选择是有一定要求的 , 不能随意指定一个任意的特征作为树根 ;...信息 和 熵 : 涉及 信息论 的知识点 , 建议有空就去 B站 刷一下信息论课程 ; ① 信息 与 熵 的关系 : 信息 会 消除 熵 , 熵 代表了不确定性 , 信息用来消除不确定性 ; ② 信息增益
概念 定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，即给定特征条件下类的条件概率分布；也可以认为是if-then规则的集合 优点 模型具有可读性，分类速度快。...模型 首先，介绍一下决策树模型： 由结点和有向边组成，结点又可分为内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。...决策树与条件概率分布 决策树所表示的条件概率分布由各个单元给定条件下的类的条件概率分布组成。...决策树本质 从训练数据集中归纳出一组分类规则。 步骤 决策树的学习常包含三个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的剪枝 特征选择 是决定用哪个特征来划分特征空间。...两者的不同： 决策树的生成只考虑了通过提高信息增益或信息增益比对数据进行更好的拟合，而剪枝通过优化损失函数还减小了模型的复杂度。 决策树生成学习局部的模型，而决策树剪枝学习整体的模型。
2、赋予该节点最关联的分类 3、用验证数据验证其准确度与处理前比较 如果不比原来差，则真正删除其子树。然后反复从下往上对结点处理。这个处理方式其实是处理掉那些“有害”的节点。...随机森林 随机森林的理论其实和决策树本身不应该牵扯在一起，决策树只能作为其思想的一种算法。 为什么要引入随机森林呢。我们知道，同一批数据，我们只能产生一颗决策树，这个变化就比较单一了。...训练数据是100个随机的真实的平方数据，不同的深度将会得到不同的曲线 测试数据也是随机数据，但是不同深度的树的模型，产生的预测值也不太一样。...) # 循环不同深度情况下决策树的模型，并用之测试数据的输出 for d, c in zip(depth, clr): # 设置最大深度（预剪枝） dtr.set_params...(max_depth=d) # 训练决策树 dtr.fit(x, y) # 用训练数据得到的模型来验证测试数据 y_hat = dtr.predict
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。...(分叉)后，人群熵值下降的大小，即母节点的熵与两个子节点熵值和的差值。...如上图，信息增益(IG) = 0.5842 – ( 38% * 0.9507 + 62 * 0 )=0.22 决策树算法实现步骤 我们继续用上一篇文章《如何用线性回归模型做数据分析》中的共享单车服务满意分数据集来做案例...决策树在数据分析中的实战流程 我们了解了决策树模型的算法原理，那么它如何应用在日常的数据分析工作中呢？ 继续我们刚才的案例，我们想探究分析用户推荐程度的主要影响因素是什么？...，分为预剪枝与后剪枝。
决策树模型概述 ---- 1.1 决策树模型 决策树模型 是一个模拟人类决策过程思想的模型,以找对象为例，一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？...（即内部节点所对应的属性） 预测过程：将测试示例从根节点开始，沿着划分属性所构成的判定测试序列下行，直到叶结点 1.2 决策树简史 第一个决策树算法：CLS(Concept Learning System...) 使决策树受到关注了，成为机器学习主流技术的算法：ID3 最常用的决策树算法：C4.5 ?...J.R.Quinlan 可以用于回归任务的决策树算法:CART (Classification and Regression Tree) 基于决策树的最强大算法: RF (Random Forest)...L.Breiman 要点总结 决策树模型 基于树的结构进行决策 属性,测试预测结果 训练过程 分析训练样本,确定划分属性 预测过程 沿着树结构根据属性进行下行判断 决策树简史 CLS J.R.Quinlan
决策树的基本思想是，通过构建一个树状的图形模型，将决策过程中的各种可能情况和结果以直观的方式展现出来。...C4.5算法在构建决策树时采用了与ID3算法相似的自顶向下的贪婪搜索策略，但它在以下几个方面进行了重要的改进和优化： 信息增益率：C4.5算法使用信息增益率而非信息增益来选择划分特征。...对于连续型属性，算法会进行离散化处理，将其转换为可以用于决策树的离散值。 剪枝操作：在构造决策树之后，C4.5算法会进行剪枝操作，以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。...它与之前的ID3和C4.5算法不同，CART能够处理连续型数据的分类以及回归任务。CART生成的是二叉树，这意味着在每个非叶节点上只会有两个分支。这样的结构有助于简化模型，提高解释性。...class_weight：类别权重，用于处理不平衡数据集。 训练方法：使用fit方法来训练决策树模型，传入训练数据和对应的标签。
资源监测，对系统基础设施的健康度进行监测，包括网络与服务器节点的监测，监测内容包括网络连接与拥堵状态、CPU 负载和内存及外部存储空间的使用状况等。...离线分析：通过大量数据进行模型或规则提取。 结果输出：将实时和离线分析的结果展现，供决策参考。...问题决策：根据上一步的输出，人为或自动给出下一步的行动判定，同时将判定记录保存下来，以便为后续决策提供依据。 数据存储：离线的原始数据、分析数据以及处理记录的保存。...四、如何衡量监测数据体系的能力？ 可以从 3 个维度来衡量： 正确性，即收集到的数据与事实的一致性。 全面性，即收集到的数据信息是否足以支持团队做出决策。...及时性，即数据的发生到能够支持决策所需要的处理时间足够短。 了解更多：https://t.zsxq.com/08AGFfCK3
有了框架，我们如何去更加合理的利用框架去评估项目的价值，将在本部分进行探讨，下面进入正文： 项目的定位与模型的两类应用 ?...所以，这个模型的潜在价值是巨大的，但也对应了同等量级的挑战 -- 模型不仅仅要追求预测 y 的精度，也要追求它所反映的 y 与 x 之间的关系是无偏的。...但是，如果我们在模型的变量设计、技术选型上面不小心谨慎，很可能无法获取无偏的 x 与 y 之间的关系，训练出来的是一个仅仅支持预测的模型。为什么优化类问题容易做错？...如果模型和特征这两个点都已经做得很好了，你就拥有了一张绿卡，能跨过在数据相关行业发挥模型技术价值的准入门槛。...这个时候，量化战略分析和最优化运营决策，也许就是未来奋斗在数据驱动一线同学的核心价值之一。
数据准备、变量粗筛、变量清洗、变量细筛、建模与实施。 ? 2、分类模型种类与区别 风控与其他领域一样，分类模型主要分为两大类：排序类、决策类、标注类（文本、自然语言处理）。 ?...模型解释复杂度应用场景Logistics回归影响程度大小与显著性，解释力度强，但只是线性，没有顾及到非线性，预测精度较低 申请评分、流失预测决策树1、描述性，重建用户场景，可做变量提取与用户画像叶子的数量流失模式识别...可以作为初始模型的金模型（用以评估在给定数据条件下，逻辑回归可达到的最精确程度） 2、线性（逻辑回归）+非线性关系，可用于行为评分的预测模型（行为评分对模型可解释性不强），可用于申请评分的金模型 3、使用场景...（1）ROC曲线 对角线模型，最差，风控喜欢的指标。由决策类指标的灵敏度（召回率/覆盖率）与特异度（负灵敏度、负召回率）来构造。 求覆盖率等指标，需要指定一个阈值（threshold）。...它衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少（分类模型评估——混淆矩阵、ROC、Lift等）。
也写了一篇文章 《机器学习模型优化不得不思考的几个问题》，介绍了模型项目推进的三个要素。 不过慢慢的，有一些更上层的问题问题让我感到头疼：做的这些事情，我清楚业务和老板定下来的目标是什么。...这构成了本次内容要涵盖的三个主体： 分析框架：多边平台的经济学框架； 项目定位：模型的两类应用、价值、风险； 技术选型：因果推断与机器学习。 多边平台的分析框架 ?...这些平台的运营、产品可能相差很远，但是背后的理论模型却极为相近。绝大多数的互联网公司——无论是 BATJ、独角兽、还是那些风口浪尖的企业，都可以类比成或大或小、或纷乱或简单的市场。...滴滴的优势在于利用互联网大数据、精细化运营的手段极大程度上降低了交易成本：把司机和乘客从线下搬到了线上，通过秒级的分单调度匹配司机与乘客，通过平台统一定价节省了司机与乘客之间议价的成本，并通过司机服务分...---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。有好的文章也可以联系我与大家分享，需要获取代码转载本公众号文章，可以直接在者文章下方留言。
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...:return: 数据集与特征集 """ dataSet = [[706, 'hot', 'sunny', 'high', 'false', 'no'],...:param dataSet: 数据集 :param labels: 特征指标集 :return: 决策树字典结构 """ classList = [example...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？
2014年读过的一本好书，才发现这本书对自己的影响深远，自己的很多决策和管理都深受此书影响。 大数据时代，我们能够获得的数据越来越多，这些数据的价值在哪里？ 答案是帮助做更有效的决策。...数据化决策 一书给出了量化不确定性、风险和数据价值的方法，一切都可量化。...如果一项量化工作至关重要，那是因为它会对决策和行为产生一些可感知的效果；如果一项量化工作不能影响或改变决策，那它就没有价值。 减少风险是计算量化价值的基础，也是选择量化什么以及如何量化的基础。...我们来看看书中数据化决策分析的一个问题： 顾客等待商家支持热线的时间越久，挂电话的概率就越高，这给业务造成了多少损失？ 一切皆可量化，包括幸福、健康和人生有关的价值。...书中还对于利用蒙特卡洛模型评估风险大小，使用贝叶斯方法利用已知估算未知进行了介绍。 一切兼是概率，一切都可数据化决策！ 大数据时代，开始我们的数据化决策旅程吧！
无外乎就是面对那些七大姑、八大姨的催结婚、催生子、催相亲、催买房……说起这些亲戚们是如何判断催什么，不得不让我们想起经典的决策树模型。决策树是一个用于分类和回归的机器学习模型。...通过对输入对象数据特征进行一系列条件划分构建一个树状结构的决策模型。每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个可能取值，而每个叶节点代表一个类别标签或数值输出。...决策树的构建过程通常从根节点开始，根据某个特征的取值将数据集分成不同的子集。然后对每个子集递归地应用相同的步骤，直到满足某个停止条件，例如达到最大深度、子集样本数量小于某个阈值等。...决策树模型经典的算法一般认为包含：ID3算法、C4.5算法、CART算法。ID3算法：核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。...算法表示如下：C4.5算法：在生成决策树的过程中，改用信息增益比来选择特征。简单说是通过输入训练数据集、特征集A、阈值，从而输出：决策树T。
2、赋予该节点最关联的分类 3、用验证数据验证其准确度与处理前比较 如果不比原来差，则真正删除其子树。然后反复从下往上对结点处理。这个处理方式其实是处理掉那些“有害”的节点。...随机森林 随机森林的理论其实和决策树本身不应该牵扯在一起，决策树只能作为其思想的一种算法。 为什么要引入随机森林呢。我们知道，同一批数据，我们只能产生一颗决策树，这个变化就比较单一了。...例子 以一个简单的二次函数的代码来看看决策树怎么用吧。 训练数据是100个随机的真实的平方数据，不同的深度将会得到不同的曲线 测试数据也是随机数据，但是不同深度的树的模型，产生的预测值也不太一样。...) # 循环不同深度情况下决策树的模型，并用之测试数据的输出 for d, c in zip(depth, clr): # 设置最大深度（预剪枝） dtr.set_params...(max_depth=d) # 训练决策树 dtr.fit(x, y) # 用训练数据得到的模型来验证测试数据 y_hat = dtr.predict
在大多数餐企是靠模糊化的直觉来决策时，星巴克已经运用了数学家的功力：通过建模，把各项参数设计进一套决策模型，市调人员将相关数据输入，就能得到较为明确的决策建议。...在孟菲斯，星巴克使用气象数据，预测是否会有热浪来袭，然后巧妙地将星冰乐的促销时间与之配合。...对于连锁门店，使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑：数据有助于企业节省开支，同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。...星巴克全球公司会提供一些标准化的数据和表格，来作为衡量店面的主要标准。而这些标准化数据往往是从各地的选店数据建立的数据库中分析而来的。...最终东方商厦与星巴克一拍即合，以抽成的租金方式，建立了在南京的第一家星巴克。随即，星巴克在南京的北极阁地区开出了第二家连锁店。
文章目录 一、 数据挖掘特点 二、 数据挖掘组件化思想 三、 决策树模型 1、 决策树模型创建 2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 ---- 1 ....数据管理策略 : 传统数据与大数据 ; 设计有效的数据组织与索引技术 , 通过采样 , 近似等手段 , 减少扫描次数 , 提高数据挖掘算法效率 ; ① 传统数据 ( 内存管理数据 ) : 传统的数据管理方法是将数据都放入内存中...决策树模型 ---- 1、 决策树模型创建 1 ....( 特征 ) , 信息增益就很大 ; 参考博客 : 【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 ) 【数据挖掘】决策树中根据...信息增益 确定划分属性 ( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 【数据挖掘】决策树 分类 ( 抽取分类规则 | 过拟合 | 剪枝 | 先剪
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