Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Continua il tuo percorso nel machine learning esplorando l’affascinante mondo dei metodi di ensemble! Si tratta di una classe entusiasmante di tecniche di machine learning che combinano più algoritmi per migliorare le prestazioni e risolvere problemi complessi su larga scala in diversi settori. Le tecniche di ensemble vincono spesso anche le competizioni online di machine learning!
In questo corso imparerai tutto su queste tecniche avanzate di ensemble, come bagging, boosting e stacking. Le applicherai a insiemi di dati reali usando librerie Python all’avanguardia per il machine learning, come scikit-learn, XGBoost, CatBoost e mlxtend.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Combinare più modelli
Fai fatica a capire quale dei modelli che hai creato sia il migliore per il tuo problema? Lascia perdere: usali tutti! In questo capitolo imparerai a combinare più modelli in uno solo usando "Voting" e "Averaging". Li userai per prevedere le valutazioni delle app sul Google Play Store, se un Pokémon è leggendario oppure no, e quali personaggi moriranno in Game of Thrones!
- Introduzione ai metodi ensemble50 XP
- Esplorare i dati delle app Google50 XP
- Prevedere la valutazione di un'app100 XP
- Voting50 XP
- Scegliere il modello migliore100 XP
- Crea il tuo primo ensemble100 XP
- Valutare il tuo ensemble100 XP
- Media50 XP
- Viaggio a Westeros50 XP
- Prevedere le morti in GoT100 XP
- Soft vs. hard voting100 XP
2
Bagging
Il bagging è il metodo di ensemble alla base di potenti algoritmi di machine learning come le random forest. In questo capitolo imparerai la teoria dietro questa tecnica e costruirai i tuoi modelli di bagging con scikit-learn.
3
Boosting
Il boosting è una classe di algoritmi di ensemble che include modelli pluripremiati come AdaBoost. In questo capitolo approfondirai questo modello vincente e lo userai per prevedere gli incassi di film premiati! Imparerai anche algoritmi di gradient boosting come CatBoost e XGBoost.
4
Stacking
Preparati a vedere come si sovrappongono le cose! In questo capitolo finale imparerai il metodo di ensemble stacking. Vedrai come implementarlo con scikit-learn e con la libreria mlxtend! Applicherai lo stacking per prevedere la commestibilità dei funghi del Nord America e tornerai a lavorare sulle valutazioni delle app Google con questo approccio più avanzato.
Metodi Ensemble in Python
Corso
completato
