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 AdaBoostClasificatorul
  • Instruirea modelului de date
  • Calcularea și evaluarea datelor de testare

Lucrul cu hiperparametrii

  • Explorarea hiperparametrilor în AdaBoost
  • Stabilirea valorilor și antrenarea modelului
  • Modificarea hiperparametrilor pentru a îmbunătăți performanța

Cele mai bune practici și sfaturi de rezolvare a problemelor

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

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

Audiență

  • Științifici de date
  • Inginerii de software
  14 ore
 

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite