Kursplan

Introduktion

  • Översikt över Random Forest funktioner och fördelar
  • Förstå beslutsträd och ensemblemetoder

Komma igång

  • Ställa in biblioteken (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
  • Klassificering och regression i Random Forests
  • Använd fall och exempel

Implementerar Random Forest

  • Förbereda datamängder för träning
  • Utbildning av maskininlärningsmodellen
  • Utvärdera och förbättra noggrannheten

Justera hyperparametrarna i Random Forest

  • Utföra korsvalideringar
  • Slumpmässig sökning och rutnätssökning
  • Visualisera träningsmodellens prestanda
  • Optimera hyperparametrar

Bästa metoder och felsökningstips

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för maskininlärningskoncept
  • Python programmeringserfarenhet

Publik

  • Dataforskare
  • Programvaruingenjörer
 14 timmar

Antal deltagare



Price per participant

Vittnesmål (4)

Relaterade Kurser

Relaterade Kategorier