Dieser Kurs wird uns dabei helfen, die Modelle, die wir in früheren Kursen entwickelt haben, zu bewerten und zu vergleichen. Bisher haben wir Techniken zur Regression und Klassifizierung entwickelt. Aber wie niedrig sollte der Fehler eines Klassifizierers sein (zum Beispiel), bevor wir entscheiden, dass der Klassifizierer "gut genug" ist? Oder wie entscheiden wir, welcher von zwei Regressionsalgorithmen besser ist? Am Ende dieses Kurses werden Sie mit Diagnosetechniken vertraut sein, die es Ihnen ermöglichen, Klassifikatoren zu bewerten und zu vergleichen, sowie mit Leistungsmaßen, die in verschiedenen Regressions- und Klassifikationsszenarien verwendet werden können. Außerdem werden wir uns mit der Trainings-/Validierungs-/Test-Pipeline befassen, mit der Sie sicherstellen können, dass die von Ihnen entwickelten Modelle gut auf neue (oder "ungesehene") Daten generalisiert werden können.
Aussagekräftige prädiktive Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
Dozenten: Julian McAuley
6.409 bereits angemeldet
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(48 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Die Definitionen einfacher Fehlermessungen (z.B. MSE, Genauigkeit, Präzision/Recall) verstehen.
Bewerten Sie die Leistung der Regressoren/Klassifikatoren anhand der oben genannten Maße.
Verstehen Sie den Unterschied zwischen Trainings-/Testleistung und Verallgemeinerbarkeit.
Verstehen Sie Techniken zur Vermeidung von Overfitting und zur Erzielung einer guten Generalisierungsleistung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Test Daten
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Statistische Methoden
Wichtige Details
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10 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser ersten Woche werden wir den Lehrplan durchgehen, alle Kursmaterialien herunterladen und Ihr System für den Kurs einrichten. Wir werden auch die Grundlagen der Diagnose der Ergebnisse des überwachten Lernens vorstellen.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Diese Woche werden wir lernen, wie man eine einfache Tasche mit Wörtern für die Analyse erstellt. Wir werden auch die Regularisierung behandeln und warum sie bei der Erstellung eines Modells wichtig ist. Schließlich werden wir ein Modell mit Regularisierung bewerten und uns dabei auf Klassifikatoren konzentrieren.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Aufgaben
In dieser Woche lernen wir etwas über Validierung und wie man sie zusammen mit Training und Tests implementiert. Außerdem werden wir uns damit beschäftigen, wie man eine Regularisierungspipeline in Python implementiert und ein paar Richtlinien für bewährte Verfahren vorstellen.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben
In der letzten Woche dieses Kurses werden Sie auf dem Projekt aus dem ersten und zweiten Kurs von Python Data Products for Predictive Analytics mit einfachen Algorithmen für prädiktives maschinelles Lernen weiter aufbauen. Finden Sie einen Datensatz, bereinigen Sie ihn und führen Sie grundlegende Analysen mit den Daten durch. Bewerten Sie Ihr Modell, validieren Sie Ihre Analysen und stellen Sie sicher, dass Sie die Daten nicht überanpassen.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 17. Nov. 2019
Excellent content, but presentation is a bit challenging at times.
Geprüft am 1. Apr. 2021
The course provided a lot of insights into predictive modeling.
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Häufig gestellte Fragen
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