机器学习与智能金融第六讲条件判断思想的精华决策树及随机森林
机器学习与智能金融 第六讲条件判断思想的精华 决策树及随机森林
本讲主要内容树类分析方法概述决策树算法的原理三随机森林四金融案例
本讲主要内容 一 树类分析方法概述 二 决策树算法的原理 三 随机森林 四 金融案例
树类分析方法概述
一 树类分析方法概述
决策树色泽=？决策树（DecisionTree）是一种十分常用的分类青绿方法，属于监督学习（SupervisedLearning）根蒂=?基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决媳缩策问题时一种很自然的处理机制。敲声=?实现对数据的探索，能对数据轮廓进行描述浊响能进行预测和分类，了解哪些变量最重要。好瓜
决策树（Decision Tree）是一种十分常用的分类 方法，属于监督学习（Supervised Learning）。 基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决 策问题时一种很自然的处理机制。 实现对数据的探索，能对数据轮廓进行描述， 能进行预测和分类，了解哪些变量最重要。 决策树
树类分析回归类方法和树类分树类分析主要包括析均能用于预测分析回归类：基于有参估计来实现对变量决策树：一棵树映射关系的拟合。随机森林：许多树树类分析：基于多层次判断决策的非参估计
树类分析 回归类：基于有参 估计来实现对变量 映射关系的拟合。 树类分析：基于多 层次判断决策的非 参估计。 决策树：一棵树 随机森林：许多树 树类分析主要包括 回归类方法和树类分 析均能用于预测分析