Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning

Decision trees supervised learning मॉडल होते हैं, जिनका उपयोग classification और regression जैसी समस्याओं में किया जाता है। Tree मॉडल बहुत लचीले होते हैं, लेकिन इसकी एक कीमत होती है: एक तरफ, पेड़ जटिल non-linear संबंधों को पकड़ सकते हैं; दूसरी तरफ, वे डेटासेट में मौजूद noise को याद कर लेने की प्रवृत्ति रखते हैं। अलग-अलग तरीके से प्रशिक्षित पेड़ों की predictions को मिलाकर, ensemble मेथड्स पेड़ों की लचीलापन का लाभ उठाते हैं और साथ ही noise याद करने की प्रवृत्ति को कम करते हैं। Ensemble मेथड्स कई क्षेत्रों में उपयोग होते हैं और कई machine learning प्रतियोगिताएँ जीतने का सिद्ध रिकॉर्ड रखते हैं। इस कोर्स में, आप Python और user-friendly scikit-learn machine learning लाइब्रेरी का उपयोग करके decision trees और tree-based मॉडल्स को ट्रेन करना सीखेंगे। आप पेड़ों के फायदे और सीमाएँ समझेंगे और देखेंगे कि ensembling से इन सीमाओं को कैसे कम किया जा सकता है — वह भी real-world डेटासेट्स पर अभ्यास करते हुए। अंत में, आप यह भी सीखेंगे कि अपने मॉडलों से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन पाने के लिए सबसे प्रभावशाली hyperparameters को कैसे ट्यून किया जाए।