Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare a caracteristicilor și avantajelor Random Forest
- Înțelegerea arborelor de decizie și metodele de ansamblu
Începutul Lucrului
- Configurarea bibliotecilor (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Clasificarea și regresia în Random Forests
- Cazuri de utilizare și exemple
Implementarea Random Forest
- Prepararea seturilor de date pentru instruire
- Instruirea modelului de învățare automată
- Evaluarea și îmbunătățirea acurateții
Ajustarea Hiperparametrilor în Random Forest
- Realizarea validărilor cruziale
- Căutare aleatorie și căutare pe grilă (Grid search)
- Vizualizarea performanței modelului de instruire
- Optimizarea hiperparametrilor
Practici de Bază și Sfaturi pentru Depanare
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de machine learning
- Experiență în programare cu Python
Audiență
- Cercetători de date (data scientists)
- Ingineri software
14 ore
