Lewati ke konten utama

Kursus

Metode Ensemble di Python

LanjutanTingkat Keterampilan

Diperbarui 10/2025

Pelajari cara membangun model machine learning yang canggih dan efektif menggunakan Python dengan teknik ensemble seperti bagging, boosting, dan stacking.

Mulai Kursus Gratis

PythonMachine Learning

4 jam

15 videos

52 Latihan

4,050 XP

12,861

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Lanjutkan perjalanan machine learning Anda dengan menyelami dunia metode pembelajaran ensemble yang menarik! Ini adalah kumpulan teknik machine learning yang menggabungkan banyak algoritme individual untuk meningkatkan kinerja dan menyelesaikan masalah kompleks dalam skala besar di berbagai industri. Teknik ensemble juga kerap menjuarai kompetisi machine learning daring! Di kursus ini, Anda akan mempelajari berbagai teknik ensemble tingkat lanjut seperti bagging, boosting, dan stacking. Anda akan menerapkannya pada himpunan data dunia nyata menggunakan pustaka machine learning Python mutakhir seperti scikit-learn, XGBoost, CatBoost, dan mlxtend.

Persyaratan

Linear Classifiers in Python Machine Learning with Tree-Based Models in Python

1

Menggabungkan Banyak Model

Kesulitan menentukan model mana yang terbaik untuk permasalahan Anda? Lupakan itu, gunakan semuanya sekaligus! Di bab ini, Anda akan belajar cara menggabungkan beberapa model menjadi satu menggunakan "Voting" dan "Averaging". Anda akan menggunakannya untuk memprediksi rating aplikasi di Google Play Store, apakah suatu Pokémon legendaris atau tidak, serta karakter mana yang akan mati di Game of Thrones!

Pengantar metode ensemble

Mengeksplorasi data aplikasi Google

Memprediksi rating sebuah aplikasi

Memilih model terbaik

Menyusun ensemble pertama Anda

Mengevaluasi ensemble Anda

Perjalanan ke Westeros

Memprediksi kematian di GoT

Voting soft vs. hard

2

Bagging

Bagging adalah metode ensemble di balik algoritme machine learning yang kuat seperti random forest. Di bab ini, Anda akan mempelajari teori di balik teknik ini dan membangun model bagging Anda sendiri menggunakan scikit-learn.

Kekuatan model "lemah"

Pohon keputusan terbatas dan tidak terbatas

Pohon keputusan "lemah"

Bootstrap aggregating

Pelatihan dengan bootstrapping

Upaya pertama melakukan bagging

BaggingClassifier: seluk-beluknya

Bagging: cara scikit-learn

Memeriksa out-of-bag score

Parameter bagging: kiat dan trik

Menjelajahi data UCI SECOM

Model bagging yang lebih kompleks

Menyetel hyperparameter bagging

3

Boosting

Boosting adalah kelas algoritme pembelajaran ensemble yang mencakup model pemenang penghargaan seperti AdaBoost. Di bab ini, Anda akan mempelajari model pemenang penghargaan tersebut, dan menggunakannya untuk memprediksi pendapatan film-film peraih penghargaan! Anda juga akan mempelajari algoritme gradient boosting seperti CatBoost dan XGBoost.

Efektivitas pembelajaran bertahap

Mengenal basis data film

Menjelajahi fitur film

Memprediksi pendapatan film

Boosting untuk prediksi pendapatan

Adaptive boosting: model pemenang penghargaan

Model AdaBoost pertama Anda

Regresi AdaBoost berbasis pohon

Memaksimalkan AdaBoost

Gradient boosting

Meninjau kembali ulasan aplikasi Google

Analisis sentimen dengan GBM

Ragam gradient boosting

Prediksi pendapatan film dengan CatBoost

Kompetisi boosting: Light vs Extreme

4

Stacking

Bersiaplah melihat bagaimana semuanya ditumpuk! Di bab terakhir ini, Anda akan mempelajari metode ensemble stacking. Anda akan belajar cara mengimplementasikannya menggunakan scikit-learn serta pustaka mlxtend! Anda akan menerapkan stacking untuk memprediksi kelayakan konsumsi jamur Amerika Utara, dan meninjau kembali rating aplikasi Google dengan pendekatan yang lebih maju ini.

Intuisi di balik stacking

Menjelajahi himpunan data jamur

Memprediksi kelayakan jamur untuk dimakan

K-nearest neighbors untuk jamur

Bangun ensemble bertumpuk pertama Anda

Menerapkan stacking untuk memprediksi penilaian aplikasi

Membangun stacking classifier

Prediksi bertumpuk untuk rating aplikasi

Mari gunakan mlxtend!

Percobaan pertama dengan mlxtend

Kembali ke regresi dengan stacking

Jamur: urusan hidup atau mati

Menggabungkan semua ensemble

Metode Ensemble di Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Metode Ensemble di Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.