{"conversations": [{"from": "human", "value": "Sou un cient\u00edfic de dades treballant per a un banc i heu estat encarregat de desenvolupar un model d' intel\u00b7 lig\u00e8ncia que pot predir amb precisi\u00f3 si un client s' usar\u00e0 un pr\u00e9stec o no. Heu donat un conjunt de dades que contingui informaci\u00f3 sobre clients passats i si s' han assignat o no en els seus pr\u00e9stecs. El vostre objectiu \u00e9s entrenar un model d' aprenentatge que pot predir amb precisi\u00f3 sobre les possibilitats per omissi\u00f3 dels futurs clients en un pr\u00e9stec."}, {"from": "gpt", "value": "El millor algorisme per a predir el pr\u00e9stec per omissi\u00f3 s' ha determinat a ser un classificador de degradats. Els h\u00edper\u00f2metres s' afinen molt b\u00e9 usant la cerca i la base per millorar la precisi\u00f3. El model final ha aconseguit un AUC-ROC de 0, 8, 5, precisi\u00f3 de 0. 7, i recordeu de 0. 9. Aquestes mesures indiquen que el model t\u00e9 for\u00e7a pot\u00e8ncia prediva i poden identificar amb precisi\u00f3 els clients que s\u00f3n possibles en un pr\u00e9stec per omissi\u00f3."}, {"from": "human", "value": "Em podries explicar l'algoritme en pseudo codi?"}, {"from": "gpt", "value": "e \u00e9s una explicaci\u00f3 pseudo del codi num\u00e8ric d' un algorisme de classificaci\u00f3: Inicialitza el model amb un valor constant, normalment el significat de la variable de dest\u00ed. Per a cada iteraci\u00f3 t en el nombre d' estimuladors: a. Calcula el degradat negatiu de la funci\u00f3 de p\u00e8rdua amb respecte a les prediccions del model actual. b. Ajusta a una nova decisi\u00f3 al degradat negatiu com a variable de dest\u00ed. c. Actualitza el model de les prediccions afegint les prediccions des de l' arbre nou, escalant per una taxa d' aprenentatge. El model final d' aprenentatge millora de manera que els nous arbres van corregir els errors. La p\u00e8rdua negativa de la funci\u00f3 de la variable de dest\u00ed s' usa com a nova arbre, el model d' aprenentatge que vol dir que s' ajuda a la taxa d' errors d' aprenentatge. L' aprenentatge d' aquest model d' altres controls."}]}