id4贷款方案？

id3电池租赁id豆还送吗

送。

就相当于5年免息贷款6万，但选择电池租赁，就能享受2万ID豆返还政策。所谓电池租用计划指车主在购车时候需要购买电池，只要每个支付租用费用就能可以。用租赁的方式销售，把租电池的费用平摊到后期的用车成本中去，让用户感知上会觉得车价便宜，而电动车在购置税，每公里能耗和保养上的确是比燃油车有优势，这给了终端销售组合话术的空间。

其实相当于一个简单的五年免息贷款，优惠了利息部分，就是单纯的营销方式或者说营销噱头。蔚来BaaS是比较复杂的，BaaS模式里面，电池是一个资产，打包给第三方的电池租赁公司，发票分为整车和电池两部分分别开，理论上是完全独立的两个物品。只不过因为蔚来车主必然需要这个电池，所以是绑定消费，而这个绑定就让第三方电池租赁公司有了很好的盈利预期，只要过了一定期限就是纯收益，并且这个收益值随着新电池的制造成本下降而上涨。蔚来则是因为参股了第三方电池租赁公司，有很好的表外收益。但是ID3这种，其实和最早小鹏P7、蔚来ES8早期那种电池租赁一样，就是一个的单独的购车金融政策，只不过这种贷款其实是车企自己贴息。理论上ID3是电池作为抵押物获得免息贷款，可实际上第一次开票就已经包含了电池费用，车辆本身是完整出售的，这也就是为什么到第五年电池就给车主了，而蔚来的BaaS需要一直付费。这也就造成了，ID3车主如果按照电池租赁购买，我相信10万元的购车费应该是不能再次贷款的，因为电池已经算作是一笔贷款了，金融机构无法接受第二次贷款。

大众id3日供6元怎么算的

月供除以每月的天数。

要看你的还款方式。等额本息还款法，是指借款人在贷款期间内每月等额归还贷款本息。计算公式如下：每月支付利息＝剩余本金*贷款月利率，每月归还本金＝每月还本付息额-每月支付利息。等额本金还款法每月还款额的计算公式如下：每月归还本金＝贷款金额/还款月数，每月支付利息＝(本金-累计已还本金)*月利率。月供再除以每月的天数就是日供。

决策树算法-原理篇

关于决策树算法，我打算分两篇来讲，一篇讲思想原理，另一篇直接撸码来分析算法。本篇为原理篇。

通过阅读这篇文章，你可以学到：

1、决策树的本质

2、决策树的构造过程

3、决策树的优化方向

决策树根据使用目的分为：分类树和回归树，其本质上是一样的。本文只讲分类树。

决策树，根据名字来解释就是，使用树型结构来模拟决策。

用图形表示就是下面这样。

其中椭圆形代表：特征或属性。长方形代表：类别结果。

面对一堆数据（含有特征和类别），决策树就是根据这些特征（椭圆形）来给数据归类（长方形）

例如，信用贷款问题，我根据《神奇动物在哪里》的剧情给银行造了个决策树模型，如下图：

然而，决定是否贷款可以根据很多特征，然麻鸡银行选择了：（1）是否房产价值100w；（2）是否有其他值钱的抵押物；（3）月收入10k；（4）是否结婚；这四个特征，来决定是否给予贷款。

先不管是否合理，但可以肯定的是，决策树做了特征选择工作，即选择出类别区分度高的特征。

由此可见， 决策树其实是一种特征选择方法。 （特征选择有多种，决策树属于嵌入型特征选择，以后或许会讲到，先给个图）即选择区分度高的特征子集。

那么， 从特征选择角度来看决策树，决策树就是嵌入型特征选择技术

同时，决策树也是机器学习中经典分类器算法，通过决策路径，最终能确定实例属于哪一类别。

那么， 从分类器角度来看决策树，决策树就是树型结构的分类模型

从人工智能知识表示法角度来看，决策树类似于if-then的产生式表示法。

那么， 从知识表示角度来看决策树，决策树就是if-then规则的集合

由上面的例子可知，麻鸡银行通过决策树模型来决定给哪些人贷款，这样决定贷款的流程就是固定的，而不由人的主观情感来决定。

那么， 从使用者角度来看决策树，决策树就是规范流程的方法

最后我们再来看看决策树的本质是什么已经不重要了。

决策树好像是一种思想，而通过应用在分类任务中从而成就了“决策树算法”。

下面内容还是继续讲解用于分类的“决策树算法”。

前面讲了决策树是一种 特征选择技术 。

既然决策树就是一种特征选择的方法，那么经典决策树算法其实就是使用了不同的特征选择方案。

如：

（1）ID3：使用信息增益作为特征选择

（2）C4.5：使用信息增益率作为特征选择

（3）CART：使用GINI系数作为特征选择

具体选择的方法网上一大把，在这里我提供几个链接，不细讲。

但，不仅仅如此。

决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。

其生成过程基本如下：

根据这三个步骤，可以确定决策树由：（1）特征选择；（2）生成方法；（3）剪枝，组成。

决策树中学习算法与特征选择的关系如下图所示：

原始特征集合T：就是包含收集到的原始数据所有的特征，例如：麻瓜银行收集到与是否具有偿还能力的所有特征，如：是否结婚、是否拥有100w的房产、是否拥有汽车、是否有小孩、月收入是否10k等等。

中间的虚线框就是特征选择过程，例如：ID3使用信息增益、C4.5使用信息增益率、CART使用GINI系数。

其中评价指标（如：信息增益）就是对特征的要求，特征需要满足这种条件（一般是某个阈值），才能被选择，而这一选择过程嵌入在学习算法中，最终被选择的特征子集也归到学习算法中去。

这就是抽象的决策树生成过程，不论哪种算法都是将这一抽象过程的具体化。

其具体算法我将留在下一篇文章来讲解。

而决策树的剪枝，其实用得不是很多，因为很多情况下随机森林能解决决策树带来的过拟合问题，因此在这里也不讲了。

决策树的优化主要也是围绕决策树生成过程的三个步骤来进行优化的。

树型结构，可想而知，算法效率决定于树的深度，优化这方面主要从特征选择方向上优化。

提高分类性能是最重要的优化目标，其主要也是特征选择。

面对过拟合问题，一般使用剪枝来优化，如：李国和基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用。

同时，决策树有很多不足，如：多值偏向、计算效率低下、对数据空缺较为敏感等，这方面的优化也有很多，大部分也是特征选择方向，如：陈沛玲使用粗糙集进行特征降维。

由此，决策树的优化方向大多都是特征选择方向，像ID3、C4.5、CART都是基于特征选择进行优化。

参考文献

统计学习方法-李航

特征选择方法综述-李郅琴

决策树分类算法优化研究_陈沛玲

基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用-李国和

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好

基于大众MEB平台打造，大众ID.3集成了大众成熟的生产配套、纯电平台的专属设计，其整体品质有所保障。目前大众ID.3拥有8年或16万公里三电安心质保、无限流量等权益，不少经销商4S店还提供24期/36期/60期0息金融方案、赠送充电墙盒等优惠，可以说大众ID.3的性价比还是挺高的。

拓展资料：

大众id3是非常接近于一台“纯电动化的高尔夫”。哪怕是电动化时代，大众最重视的维度依然没有太大改变。精品小车的产品定位、精细的制造工艺、扎实的机械素质、驾控方面优秀的功能体验，背后渗透出的开发理念和燃油车时代的高尔夫高度契合。

大众集团，即大众汽车集团，成立于1938年，总部位于德国沃尔夫斯堡，是欧洲最大的汽车公司，也是世界汽车行业中最具实力的跨国公司之一。

回答于 2022-05-07

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