Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a caracteristicilor și avantajelor Random Forest
- Înțelegerea arborilor de decizie și a metodelor de ansamblu
Începuturi
- Configurarea bibliotecilor (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Clasificare și regresie în Random Forests
- Cazuri de utilizare și exemple
Implementarea Random Forest
- Pregătirea seturilor de date pentru antrenament
- Antrenarea modelului de învățare automată
- Evaluarea și îmbunătățirea acurateței
Ajustarea Hiperparametrilor în Random Forest
- Efectuarea validărilor încrucișate
- Căutare aleatoare și căutare pe grilă
- Vizualizarea performanței modelului de antrenament
- Optimizarea hiperparametrilor
Cele mai bune practici și sfaturi de depanare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de învățare automată
- Experiență în programare Python
Publicul țintă
- Specialiști în știința datelor
- Ingineri de software
14 Ore
