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  • 下面对如何计算重要进行说明。 1 特征重要​度量 计算某个特征X的重要时,具体步骤如下: 1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据(out of bag,OOB)​计算袋外数据误差,记为errOOB1. 所谓袋外数据是指...

    特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。

    1 特征重要性​度量

    计算某个特征X的重要性时,具体步骤如下:

    1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据(out of bag,OOB)​计算袋外数据误差,记为errOOB1.

    所谓袋外数据是指,每次建立决策树时,通过重复抽样得到一个数据用于训练​决策树,这时还有大约1/3的数据没有被利用,没有参与决策树的建立。这部分数据可以用于对决策树的性能进行评估,计算模型的预测错误率,称为袋外数据误差。

    这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计。

    ​2)随机对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰(可以随机改变样本在特征X处的值),再次计算袋外数据误差,记为errOOB2。

    3)​假设森林中有N棵树,则特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/N。这个数值之所以能够说明特征的重要性是因为,如果加入随机噪声后,袋外数据准确率大幅度下降(即errOOB2上升),说明这个特征对于样本的预测结果有很大影响,进而说明重要程度比较高。

    ​2 特征选择

    在特征重要性的基础上,特征选择的步骤如下:

    1)计算每个特征的重要性,并按降序排序

    2)确定要剔除的比例,依据特征重要性剔除相应比例的特征,得到一个新的特征集

    3)用新的特征集重复上述过程,直到剩下m个特征(m为提前设定的值)。

    4)根据上述过程中得到的各个特征集和特征集对应的袋外误差率,选择袋外误差率最低的特征集。​

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  • 税务RPA如何实现个税申报自动化

    千次阅读 2019-12-06 18:05:43
    伴随个税的改革,企业人事财税人员的工作也随之增加。很多人资反应,个税函数公式的...安永会计师事务所的一项调查表明,人力资源部门员工大约有93%的时间都花费在重复性的工作上。 事实上,人资、财税领域的许多...

    伴随个税的改革,企业人事财税人员的工作也随之增加。很多人资反应,个税函数公式的设置越来越复杂,工资条的发放也麻烦了。工资表模板无法导入申报系统,工资表和申报表的计算金额误差涉及调账,特别是遇到员工入职、离职,相关操作更是繁杂。

    企业人资、财务部门的工作性质通常属于“手动密集型”。安永会计师事务所的一项调查表明,人力资源部门员工大约有93%的时间都花费在重复性的工作上。

    事实上,人资、财税领域的许多事务活动,都非常适合RPA机器人流程自动化技术的应用。借助RPA技术,企业可以自动执行基于规则、重复和标准化的业务流程,从而使人资、财税等部门的员工能够专注于更具战略性和创新性的任务上。

    税务RPA如何实现个税申报自动化

    税务RPA个税申报场景实操

    某头部地产集团拥有近200家纳税主体,个人所得税申报通过自然人税收管理系统扣款客户端进行申报。而在这些纳税主体中有半数纳税主体的个人所得税为零,但仍然需要财税务人员登录客户端,并逐个完成公司的个人所得税申报操作。

    总结起来,该工作面临的痛点有以下几个方面:

    1、业务量大。纳税主体多,每个纳税主体税务申报操作时间长。

    2、重复繁琐。涉及大量重复的操作,繁琐、费力。

    3、场景简单。流程固定,纯鼠标点击操作。

    4、价值单一。零税额的个税申报业务对公司没有任何实际意义。

    个税申报RPA机器人的出现,使得企业这个情况得以完美解决。

    税务RPA机器人运行原理

    RPA机器人自动从维护好的纳税主体Excel中,提取出公司信息后登录个税PC端,进行零税额个税申报,并在申报完成后,将申报结果记录在指定的Excel中,不断循环,直到完成纳税主体Excel中的所有主体。最后,邮件通知财务人员核对申报结果。

    实施税务RPA的效果

    该集团每月需处理对80多家零税额的纳税主体进行个税申报,完成全部纳税主体个税申报总耗时约7.6小时。应用RPA机器人后,只需维护纳税主体清单,机器人就会自动登录个税客户端进行个税申报,并将申报结果记录保存。释放税务人员的人工操作同时效率提升54%。

    RPA个税申报机器人的成功应用,有效帮助客户提升税务申报环节的效率,进一步释放了人资财税工作人员的基础工作,让企业人资财税工作人员专注从事更有价值的工作。

    原文地址:https://www.uibot.com.cn/news-7-1367.html

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  • 这样的情况给ADC的学习带来了许多方便,但是细细琢磨也并非全都是好处:网络知识零碎、重复、描述不准确、说的问题大部分都是选型和配置,对数据有效位和误差以及精度分析少,更别说数据处理了。小弟自3年前学习信号...
  • 特征选择

    2019-02-19 16:27:42
    下面对如何计算重要进行说明。 1 特征重要​度量 计算某个特征X的重要时,具体步骤如下: 1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据(out of bag,OOB)​计算袋外数据误差,记为errOOB1. 所谓袋外数据是指...

    特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。

    1 特征重要性​度量

    计算某个特征X的重要性时,具体步骤如下:

    1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据(out of bag,OOB)​计算袋外数据误差,记为errOOB1.

    所谓袋外数据是指,每次建立决策树时,通过重复抽样得到一个数据用于训练​决策树,这时还有大约1/3的数据没有被利用,没有参与决策树的建立。这部分数据可以用于对决策树的性能进行评估,计算模型的预测错误率,称为袋外数据误差。

    这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计。

    ​2)随机对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰(可以随机改变样本在特征X处的值),再次计算袋外数据误差,记为errOOB2。

    3)​假设森林中有N棵树,则特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/N。这个数值之所以能够说明特征的重要性是因为,如果加入随机噪声后,袋外数据准确率大幅度下降(即errOOB2上升),说明这个特征对于样本的预测结果有很大影响,进而说明重要程度比较高。

    ​2 特征选择

    在特征重要性的基础上,特征选择的步骤如下:

    1)计算每个特征的重要性,并按降序排序

    2)确定要剔除的比例,依据特征重要性剔除相应比例的特征,得到一个新的特征集

    3)用新的特征集重复上述过程,直到剩下m个特征(m为提前设定的值)。

    4)根据上述过程中得到的各个特征集和特征集对应的袋外误差率,选择袋外误差率最低的特征集。​

    转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w7q1.html

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  • I2C 设计解答

    2021-03-10 19:13:02
    问:如题,除了地址不重复外,听说IC数量只受到总线的最大电容400pF限制,那么电容如何计算呀? 答:一个I2C设备管脚的输入电容是10pF,再考虑走线,一般应用中挂3、5个没什么问题,要注意地址不要冲突,上拉电阻改...

    问:如题,除了地址不重复外,听说IC 数量只受到总线的最大电容 400pF 限制,那么电容如何计算呀?

    答:一个I2C设备管脚的输入电容是10pF,再考虑走线,
    一般应用中挂3、5个没什么问题,要注意地址不要冲突,上拉电阻改为2.2k,甚至1k都可以。

    答:当然挂的外设越多,走线的寄生电容就越大了,当电容大到会影响信号的完整性的时候,那么信号就失效了,挂再多外设也是白搭。
    这个电容的计算基本上很难,要看走线和制板工艺,不过可以现在电脑上仿真一下,有个大致的结果。
    自己计算的误差肯定大大的

    答:量一下I2C的上升下降时间,Ok就可以了

    问:就是说挂的slave越多的时候,上拉电阻也要相对减小是吧?

    答:每个I2C device都有寄生电容的,把他们的相加起来,走线也有,电容主要是影响I2C上升下降时间,你量一下在规格范围内就好了,此外,减小上拉电阻也可以改善上升时间,但也不能太小,虽说是open drain的,但电阻太小I2C的低电压就会比较高,过不了规格,此外就是还有很大的漏电流

    答:正解,这个主要是考虑到上拉的驱动,和频率响应问题。还有就是低电平的最大值。低电平的最大值决定了上拉电阻的最小值

    答:这个电容值是整个I2C通信总线上的电容值,并联的设备多了,每个单元的电容需要减小,保证总的电容值不超过要求,否者I2C波形上升沿下降沿时间会偏长,且出现较大震荡导致误码率偏高。

    答:总线电容Cb是一条总线线路连接和管脚的总电容,单位是pF。由于规定了上升时间,这个电容限制了上拉电阻Rp 的最大值,而电源电压限制了上拉电阻Rp 的最小值,输出级在VOLmax=0.4V 时指定的最小下拉电流是3mA。(VDD-Volmax)/3mA=(3.3V-0.4V)/3mA=0.97kΩ,当上拉电阻的电压VDD为3.3V,上拉电阻最少需要0.97K

    如果总线线路的电容负载升高,位速率将逐渐下降,总线的电容负载是400pF 时的,允许最大位速率是1.7Mbit/s 。总线电容负载在100pF~400pF 时时序参数必须呈线性增加。

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如何计算重复性误差