Vai al contenuto principale

Corso

Metodi Ensemble in Python

AvanzatoLivello di competenza

Aggiornato 10/2025

Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.

Inizia il corso gratis

PythonMachine Learning

4 h

15 video

52 Esercizi

4,050 XP

12,861

Attestato di conseguimento

Preferito dagli studenti di migliaia di aziende

Formare un team?

Prova per il Business

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

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

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 ensemble

Esplorare i dati delle app Google

Prevedere la valutazione di un'app

Scegliere il modello migliore

Crea il tuo primo ensemble

Valutare il tuo ensemble

Viaggio a Westeros

Prevedere le morti in GoT

Soft vs. hard voting

Inizia il capitolo

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.

La forza dei modelli “deboli”

Alberi decisionali con e senza restrizioni

Albero decisionale "debole"

Aggregazione bootstrap

Training con bootstrapping

Un primo tentativo di bagging

BaggingClassifier: aspetti pratici

Bagging: il modo scikit-learn

Verificare l'out-of-bag score

Parametri del bagging: consigli e trucchi

Esplorare i dati UCI SECOM

Un modello di bagging più complesso

Ottimizzazione degli iperparametri del bagging

Inizia il capitolo

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.

L'efficacia dell'apprendimento graduale

Presentazione del database dei film

Esplorare le caratteristiche dei film

Prevedere gli incassi dei film

Boosting per il fatturato previsto

Adaptive boosting: un modello premiato

Il tuo primo modello AdaBoost

Regressione AdaBoost basata su alberi

Sfruttare al massimo AdaBoost

Gradient boosting

Rivedere le recensioni delle app di Google

Analisi del sentiment con GBM

Varianti del gradient boosting

Previsione degli incassi dei film con CatBoost

Sfida boosting: Light vs Extreme

Inizia il capitolo

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.

L'intuizione dietro lo stacking

Esplorare l'insieme di dati sui funghi

Prevedere l'edibilità dei funghi

K-nearest neighbors per i funghi

Crea il tuo primo ensemble impilato

Applicare lo stacking per prevedere le valutazioni delle app

Costruire lo stacking classifier

Predizioni con stacking per i punteggi delle app

Usiamo mlxtend!

Un primo tentativo con mlxtend

Torniamo alla regressione con lo stacking

Funghi: una questione di vita o di morte

Mettiamo insieme tutti gli ensemble

Inizia il capitolo

Metodi Ensemble in Python

Corso
completato

Ottieni Attestato di conseguimento

Aggiungi questa certificazione al tuo profilo LinkedIn, al curriculum o al CV
Condividila sui social e nella valutazione delle tue performanceIscriviti ora

Unisciti a oltre 19 milioni di studenti e inizia Metodi Ensemble in Python oggi!

Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp

Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.