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CART算法解密:从原理到Python实现

本文深入探讨了CART(分类与回归树)算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识,然后详细解析了CART算法的工作机制,包括特征选择和树的构建。接着,通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。最后,文章评价了该算法的优缺点,并讨论了其在不同领域如医疗、金融和市场分析中的应用潜力。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、简介 CART(Classification and Regression Trees)算法是一种用于分类和回归任务的决策树模型。这一模型由Breiman等人于1986年提出,现如今已广泛应用于各种数据挖掘任务和机器学习问题。 CART算法的背景 CART算法是基于决策树的一种扩展。决策树模型作为一种可解释性极强的模型,很早就得到了广泛的应用。CART算法不仅具有决策树所有的优点,还引入了更多高级的优化技巧,如基尼不纯度、树剪枝...

用好语言模型:temperature、top-p等核心参数解析

编者按:我们如何才能更好地控制大模型的输出? 本文将介绍几个关键参数,帮助读者更好地理解和运用 temperature、top-p、top-k、frequency penalty 和 presence penalty 等常见参数,以优化语言模型的生成效果。 文章详细解释了这些参数的作用机制以及如何在质量与多样性之间进行权衡。提高 temperature 可以增加多样性但会降低质量。top-p 和 top-k 可以在不损失多样性的前提下提高质量。frequency penalty 和 presence penalty 可以增加回复的词汇多样性和话题多样性。 最后,文章提供了参数配置的具体建议和技巧,供读者参考使用。选择合适的参数能显著提高语言模型的表现,更是进行 prompt engineering 的重要一环。 以下是译文,enjoy! 作者 | Samuel Montgomery 编译|岳扬 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 当我们通过 Playground 或 API 使用语言模型时,可能会被要求选择一些推理参数。但是对大多数人来说...

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