Дерева рішень

Machine Learning для фінансів у Python

Nathan George

Data Science Professor

Дерева рішень

базове дерево рішень

Machine Learning для фінансів у Python

Дерева рішень

дерево рішень із цільовими значеннями

Machine Learning для фінансів у Python

Розщеплення в деревах рішень

розщеплення дерева рішень для категорійних даних

Machine Learning для фінансів у Python

Розщеплення в деревах рішень

розщеплення дерева рішень для числових даних

Machine Learning для фінансів у Python

Погане дерево

погане розщеплення для регресії

Machine Learning для фінансів у Python

Хороше дерево

хороше розщеплення для регресії

Machine Learning для фінансів у Python

Регресія деревом рішень

прогнози дерева рішень

Machine Learning для фінансів у Python

Регресійні дерева

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

decision_tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

decision_tree.fit(train_features, train_targets)
Machine Learning для фінансів у Python

Гіперпараметри дерева рішень

максимальна глибина дерев

Machine Learning для фінансів у Python

Max depth = 3

дерево рішень з max depth 3

Machine Learning для фінансів у Python

Оцінювання моделі

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 для фінансів у Python

прогнози vs фактичні значення

Machine Learning для фінансів у Python

Зростіть кілька дерев!

Machine Learning для фінансів у Python

Preparing Video For Download...