决策树（Decision Tree）是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，因此得名决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 决策树的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面： 金融风险评估：决策树可以用于预测客户借款违约概率，帮助银行更好地管理风险。通过客户的历史数据构建决策树，可以根据客户的财务状况、征信记录、职业等信息来预测违约概率。 医疗诊断：医生可以通过病人的症状、体征、病史等信息构建决策树，根据不同的症状和体征来推断病情和诊断结果，从而帮助医生快速、准确地判断病情。 营销策略制定：企业可以通过客户的喜好、购买记录、行为偏好等信息构建决策树，根据不同的特征来推断客户需求和市场走势，从而制定更有效的营销策略。 网络安全：决策树可以用于网络安全领域，帮助企业防范网络攻击、识别网络威胁。通过网络流量、文件属性、用户行为等信息构建决策树，可以判断是否有异常行为和攻击威胁。

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【优化预测】蝙蝠算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1379期】.zip

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。

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包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129

在这个项目中，我们将解决一个关于对进行个人贷款分类的问题。Thera-Bank的大部分客户都是存款人。同时也是借款人（资产客户）的客户数量相当少，银行有兴趣快速扩大这一客户群体，通过贷款利息来增加收入。特别是，管理层希望寻找方法将其负债客户转化为零售贷款客户，同时保持他们作为存款人。去年银行针对存款客户进行的一项活动显示了超过9.6%的转化率成功。这促使零售营销部门开发了更好的目标营销活动，以提高成功率并减少预算开支。该部门希望开发一个分类器，帮助他们识别更有可能购买贷款的潜在客户。 数据链接：https://www.kaggle.com/datasets/itsmesunil/bank-loan-modelling/

1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114

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