Schița de curs

Introducere

  • Prezentare generală a caracteristicilor și avantajelor AdaBoost
  • Înțelegerea metodelor de învățare în ansamblu

Noțiuni introductive

  • Configurarea bibliotecilor (Numpy, Pandas, Matplotlib etc.)
  • Importul sau încărcarea seturilor de date

Construirea unui model AdaBoost cu Python

  • Pregătirea seturilor de date pentru instruire
  • Crearea unei instanțe cu AdaBoostClasificator
  • Formarea modelului de date
  • Calcularea și evaluarea datelor de testare

Lucrul cu hiperparametrii

  • Explorarea hiperparametrilor în AdaBoost
  • Setarea valorilor și antrenarea modelului
  • Modificarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței

Cele mai bune practici și sfaturi pentru rezolvarea problemelor

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • O înțelegere a conceptelor de învățare automată
  • Python experiență în programare

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • ingineri software
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite