Arbori de decizie

Machine Learning pentru finanțe în Python

Nathan George

Data Science Professor

Arbori de decizie

arbore de decizie de bază

Machine Learning pentru finanțe în Python

Arbori de decizie

arbore de decizie cu ținte

Machine Learning pentru finanțe în Python

Împărțiri în arborele de decizie

împărțire categorică în arbore de decizie

Machine Learning pentru finanțe în Python

Împărțiri în arborele de decizie

împărțire numerică în arbore de decizie

Machine Learning pentru finanțe în Python

Arbore slab

împărțire slabă pentru regresie

Machine Learning pentru finanțe în Python

Arbore bun

împărțire bună pentru regresie

Machine Learning pentru finanțe în Python

Regresie cu arbori de decizie

predicții arbore de decizie

Machine Learning pentru finanțe în Python

Arbori de regresie

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

decision_tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

decision_tree.fit(train_features, train_targets)
Machine Learning pentru finanțe în Python

Hiperparametrii arborelui de decizie

adâncimea maximă a arborilor

Machine Learning pentru finanțe în Python

Adâncime maximă 3

arbore de decizie cu adâncime maximă 3

Machine Learning pentru finanțe în Python

Evaluarea modelului

print(decision_tree.score(train_features, train_targets))
print(decision_tree.score(test_features, test_targets))

0.6662215501032416
-0.08917300191734268

train_predictions = decision_tree.predict(train_features)
test_predictions = decision_tree.predict(test_features)
plt.scatter(train_predictions, train_targets, label='train')
plt.scatter(test_predictions, test_targets, label='test')
plt.legend()
plt.show()
Machine Learning pentru finanțe în Python

predicții vs. valori reale

Machine Learning pentru finanțe în Python

Să construim arbori!

Machine Learning pentru finanțe în Python

Preparing Video For Download...