，其子节点为第二层，类推 树的高度或者深度：节点最大层次 堂兄弟节点：父节点在同一层次的节点 森林：由多个树互不相交的树的集合称为森林 二叉树 每个节点最多只有两个子节点：左子树和右子树...则N_0=N_2+1 树的遍历 深度遍历的三种遍历顺序： 在子节点中，必须先左后右 前序遍历：根—>左—>右 中序遍历：左—>根—>右 后序遍历：左—>右—>根 树的种类 无序树：...信息增益的计算基于信息熵 information entropy（样本集合纯度的指标）。...} 其中 IV(a)=-\sumV_{v=1}\frac{|Dv|}{|D|}log_2\frac{|D^v|}{|D|} 上式中的 C4.5选择属性的依据 不是选择增益率最大的，可能对数目较少的属性有所偏好...，特征之间的关系不会考虑 C4.5 使用的是信息增益率作为属性的选择标准可以同时处理离散和连续的属性描述 CART 使用的是基尼系数作为属性的选择标准非参数的分类和回归算法构建的一定是二叉树终节点是连续变量
a)}Gain_ratio(D,a)=IV(a)Gain(D,a) 其中： IV(a)=−∑v=1V∣Dv∣∣D∣log2∣Dv∣∣D∣IV(a)=-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^v|...}{|D|}log_2\frac{|D^v|}{|D|}IV(a)=−v=1∑V∣D∣∣Dv∣log2∣D∣∣Dv∣ 属性a的可能取值数目越多(即V越大)，则IV(a)的值通常就越大。...分类决策树和回归决策树的区别 Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，CART算法既可以用于创建分类树（Classification Tree），...回归树： CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比如当前树结点是基于第j个特征值进行分裂的，设该特征值小于s的样本划分为左子树，大于s的样本划分为右子树。...最终得到一棵回归树。 参考文章：经典算法详解–CART分类决策树、回归树和模型树 4.
决策树的优点： 决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解， 决策树模型可以可视化，非常直观 应用范围广，可用于分类和回归，而且非常容易做多类别的分类 能够处理数值型和连续的样本特征...d_nums * ent_dv IV -= dv_nums/d_nums*np.log2(dv_nums/d_nums) if...IV !...分类树的输出是样本的类别，回归树的输出是一个实数。分类和回归树，即CART（Classification And Regression Tree）,最先由Breiman等提出，也属于一类决策树。...预剪枝 预剪枝即是指在决策树的构造过程中，对每个节点在划分前需要根据不同的指标进行估计，如果已经满足对应指标了，则不再进行划分，否则继续划分。
为了改善这个问题，C4.5算法采用”增益率“择优划分，其公式如下： image.png 其中IV(a)称为a的固有值，a的取值数目越多，IV(a)越大。...类似上面的计算方式，属性a的基尼指数是：E|Dv|/|D|Gini(Dv)。 CART分类树的划分就是找到一个划分后Gini最小的属性进行划分。 CART回归树 CART回归树也利用二分划分数据。...与分类树不同的是，回归树将特征值大于切分点值的数据划分为左子树，将特征值小于等于切分点值的数据划分为右子树。 回归树用平方误差选择切分点，即选择最小的平方误差来进行划分。...总结来说，GBDT算法基树采用CART回归树，树节点的划分指标是平方损失函数，叶子节点的值是落在该叶子节点所有样本的目标均值。...也就是说，xgboost不仅是一种集成的树模型，也是一种集成的线性模型，也就是带L1和L2的逻辑斯底回归或逻辑回归。
如何开发和评估多项逻辑回归并开发最终模型以对新数据进行预测。 如何调整多项逻辑回归模型的惩罚超参数。...它适用于具有数字输入变量和具有两个值或类的分类目标变量的数据集。这种类型的问题被称为二元分类问题。 逻辑回归是为两类问题设计的，使用二项式概率分布函数。...同样，我们可以将默认或标准逻辑回归称为二项式逻辑回归。 二项式逻辑回归：标准逻辑回归，预测每个输入示例的二项式概率（即两个类别）。...将逻辑回归从二项式概率改为多项式概率，需要改变用于训练模型的损失函数（例如，将对数损失改为交叉熵损失），并将输出从单一概率值改为每个类标签的一个概率。...将 "solver "参数设置为支持多指标逻辑回归的解算器，从而配置为多指标逻辑回归。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 信息熵 “信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。...信息增益 假定离散属性a有V个可能的取值{a1,a2,a3,…,aV}，若使用a来对样本集D进行划分，则会产生V个分支结点，其中第v个分支结点包含了D中所有在属性a上取值为av的样本，记为Dv。...我们可根据信息熵的式子计算出Dv的信息熵，再考虑到不同的分支结点所包含的样本数不同，给分支结点赋予权重|Dv|/|D|，即样本数越多的分支结点的影响越大，于是可计算出用属性a对样本集D进行划分所获得的“...信息增益”： 下面来看一个简单的数据集： 该数据集包含17个训练样例，显然|y|=2，即“好瓜”和“非好瓜”。...例如，对该西瓜数据集，有： IV(触感)=0.874 (V=2)， IV(色泽)=1.580 (V=3)， IV(编号)=4.088 (V=17)。
成绩 教学法 90 A 82 A 92 A 79 B 88 B 95 B 97 C 100 C 88 C 上表中的成绩为数值变量(DV)，教学法为分类变量/因素(>2个水平；IV)。...因素(≥2个水平；IV)，奖励为分类变量/因素(≥2个水平；IV)。...以上是一个3*2的实验设计，如果教学法只有A和B的话，那么就是一个2*2的实验设计。...这里想研究的问题为成绩的变化是否可以用教学法来解释，成绩的变化是否可以用奖励与否来解释以及成绩的变化是否可以用教学法和奖励的交互作用来解释。...在方差分析中，我们只做单尾检验中的右尾，如果在左尾的话，就意味着自变量引起的变化还没有其他因素引起的变化大，那么自变量引起的变化就不足以解释因变量引起的变化。
特征IV值 计算每个变量的IV值，并排序后绘制条形图。通过对比分析并去掉IV值最小，即对模型基本没有贡献的两个特征——sid, lastpvgap。...客户价值度用来评估用户的价值情况，是区分客户价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。...价值模型 以客户转化率做目标变量，利用随机森林回归模型计算出各价值指标权重，然后分布计算出每个用户的RFM得分，分别以权重加和，及标签组合来表示价值得分。本次RFM模型构建方法仅供参考！...自变量数量少或降维后得到了二维变量（包括预测变量）——直接使用散点图，发现自变量和因变量之间的相互关系，然后再选择最佳回归方法 自变量间有较强共线性关系——岭回归，L2正则化，对多重共线性灵活处理的方法...降维、逐步回归 可使用交叉验证做多个模型的效果对比，验证多个算法 注重模型的可解释性—— 线性回归、逻辑回归、对数回归、二项式或多项式回归 集成或组合方法——加权、均值等方法确定最终输出结果（一旦确认来多个方法
让我们调查数据以确定模型为何存在这些异常值的问题。 ? 直方图表明残差分布右尾的值确实存在问题。由于残差不是真正的正态分布，因此线性模型不是最佳模型。实际上，残差似乎遵循某种形式的泊松分布。...如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。...这些图说明了两件事： Wind和Temperature有清晰的线性关系。估计的臭氧水平Wind随增加而下降，而估计的臭氧水平随增加而Temp增加。...调整训练和测试指标 为了确保与以前使用相同的观测值进行测试，我们必须 映射到完整的空气质量数据集： trainset <- c(trainset, na.idx) testset 和低估高臭氧水平的OLS模型效果更好。
p=14139 我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。...这里的模型如下： 未观察到 该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型 对比 ，解释为不发生和发生。...如果将泊松回归（仍为红色）和对数二项式模型与泰勒展开进行比较，我们得到 ---- 参考文献 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab...中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge...岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
让我们调查数据以确定模型为何存在这些异常值的问题。 直方图表明残差分布右尾的值确实存在问题。由于残差不是真正的正态分布，因此线性模型不是最佳模型。实际上，残差似乎遵循某种形式的泊松分布。...加权泊松回归 p.w.pois 如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。确实，[R2[R2该模型的最低价（截断线性模型为0.652 vs 0.646）。...加权负二项式模型 因此，我们应该尝试选择一个更适合过度分散的模型，例如负二项式模型： plot.linear.model(model.nb, preds.nb, test.labels) 因此，就测试集的性能而言...Wind和Temperature。...调整训练和测试指标 为了确保与以前使用相同的观测值进行测试，我们必须 映射到完整的空气质量数据集： trainset <- c(trainset, na.idx)testset <- setdiff(seq_len
然后(I)将该族转换为负二项式(I型)(II)，用df=8(Ji)更新平滑参数，去掉季度季节效应(Iv)，最后拟合一个响应log(Y)的正态族模型。...让我们首先假设我们有兴趣拟合一个线性的时间项(X)加上季度季节效应的一个因子，QRT，使用负二项式模型(I型)家族。...---- 最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言混合效应逻辑回归Logistic模型分析肺癌6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树...、随机森林算法预测心脏病8.python用线性回归预测股票价格9.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
普通的线性回归只包含两项影响因素，即固定效应（fixed-effect）和噪声（noise）。噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。...如果将一个人的测量数据看作一个组，随机因素就包括了组内随机因素（noise）和组间随机因素（random effect）。这种嵌套的随机因素结构违反了普通线性回归的假设条件。...但这种方法导致每个回归所用到的样本减少，从而难以估计统计量的标准差。 多层回归模型的思路是前两者的折中，所以又称为部分汇集（partial pooling）。...~ IV + (1 | rand.int) ，其中 DV 为输出变量，IV 为自变量, 1 为自变量的系数或斜率, rand.int 为随机截距变量 Likewise, a random slopes...model is specified using the syntax DV ~ IV + (rand.slope | rand.int).
片子讲述了布拉特皮特饰演的球队总经理和耶鲁大学经济系毕业的数据分析师一起通过对棒球比赛数据进行挖掘和分析，淘宝联盟里性价比高、拥有一技之长的球员组队，进而取得成功的光荣事迹。...（1） 评估球员实力：修正的正负值指标Plus−minus 正负值是评估球员实力的主要指标，该指标越高，意味着球员能力越强。以安东尼-5为例，就是安东尼上场的时间内，球队输了5分。...但该指标只考虑球员在场的得失分差，明显有很多不合理的地方。...如何区分每个球员对胜利的贡献是其中的关键问题，研究者们借助线性模型对每个回合进行回归建模，因变量（DV）是每回合的得分、自变量（IV）则是所有球员，回归的结果就是每个球员会有一个权重，而这个权重代表了球员对胜利贡献...上图图是NBA 07-08赛季头部和尾部Top5的球员，看起来非常靠谱，和大部分球迷的认知还是比较一致的。
片子讲述了布拉特皮特饰演的球队总经理和耶鲁大学经济系毕业的数据分析师一起通过对棒球比赛数据进行挖掘和分析，淘宝联盟里性价比高、拥有一技之长的球员组队，进而取得成功的光荣事迹。...（1）评估球员实力：修正的正负值指标Plus−minus 正负值是评估球员实力的主要指标，该指标越高，意味着球员能力越强。以安东尼-5为例，就是安东尼上场的时间内，球队输了5分。...但该指标只考虑球员在场的得失分差，明显有很多不合理的地方。...如何区分每个球员对胜利的贡献是其中的关键问题，研究者们借助线性模型对每个回合进行回归建模，因变量（DV）是每回合的得分、自变量（IV）则是所有球员，回归的结果就是每个球员会有一个权重，而这个权重代表了球员对胜利贡献...上图是NBA 07-08赛季头部和尾部Top5的球员，看起来非常靠谱，和大部分球迷的认知还是比较一致的。
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。...： 评分卡刻度参数A和B确定以后，就可以计算比率和违约概率，以及对应的分值了。...quant_GermanCredit指标 #逐步回归法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标 base.mod<-lm(credit_risk~...) #计算每个指标的IV值 all_iv[all_iv$VARS==factor_var,"STRENGTH"]IV(X= data[,...factor_var],Y=data$credit_risk),"howgood") #提取每个IV指标的描述 } all_iviv[order(-all_iv$IV),] #
定量指标是数值型的，我们还可以用回归的方法来筛选，那么定性的指标怎么办呢？...R里面给我们提供了非常强大的IV值计算算法，通过引用R里面的informationvalue包，来计算各指标的IV值，即可得到各定性指标间的重要性度量，选取其中的high predictive指标即可。...#排序IV 由结果可知，可选择的定性入模指标，如表3.12所示。...综上所述，模型开发中定量和定性的入模指标如表3.13所示。 ? 对入模的定量和定性指标，分别进行连续变量分段（对定量指标进行分段），以便于计算定量指标的WOE和对离散变量进行必要的降维。...对连续变量的分段方法通常分为等距分段和最优分段两种方法。等距分段是指将连续变量分为等距离的若干区间，然后在分别计算每个区间的WOE值。
该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。 它也可以拟合多元线性回归。...我们建模 可以用以下形式写 惩罚逻辑回归的目标函数使用负二项式对数似然 我们的算法使用对数似然的二次逼近，然后对所得的惩罚加权最小二乘问题进行下降。这些构成了内部和外部循环。...出于说明目的，我们 从数据文件加载预生成的输入矩阵 x 和因变量 y。 对于二项式逻辑回归，因变量y可以是两个级别的因子，也可以是计数或比例的两列矩阵。...glmnet 二项式回归的其他可选参数与正态分布的参数 几乎相同。不要忘记将family 选项设置 为“ binomial”。...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数 与二项式回归基本相似。
与模拟仿真相比，数字仿真的优点包括极高的性能。此外，数字仿真器支持完整的验证流程，提供可重复性和可预测性。仿真器与自动生成验证刺激、评估覆盖率结果和执行回归测试的工具配合得很好。...挑战在于 DV 工程师还需要执行大量的仿真运行和回归。然而，除了模拟仿真器固有的繁重计算要求外，AMS 实现还涉及耗时的进程间通信。...这包括在可执行验证计划中定义标准，在运行测试后收集指标，然后将这些指标集成回验证计划中。...扩展指标驱动的验证，包括通过 RNM 表示的数字、模拟和混合信号功能，从而提高了验证的可预测性。...它提供自动化的数据收集和报告，以及从回归到错误分类和设计调试的更快周转时间，以及明确的sign-off签核标准，确保质量一致，并具有可追溯的基于指标的结果。
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