After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
I modelli di Machine Learning sono oggi più facili da implementare che mai. Senza una corretta validazione, però, i risultati ottenuti applicando un modello a nuovi dati potrebbero non essere accurati quanto ti aspetti. La validazione del modello permette agli analisti di rispondere con sicurezza alla domanda: quanto è valido il tuo modello? Risponderemo a questa domanda per i modelli di classificazione usando l’insieme completo degli scenari finali del gioco del tris, e per i modelli di regressione usando il dataset di fivethirtyeight sul power ranking definitivo dei dolci di Halloween. In questo corso, tratteremo le basi della validazione dei modelli, discuteremo diverse tecniche di validazione e inizieremo a sviluppare strumenti per creare modelli validati e ad alte prestazioni.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Modeling di base con scikit-learn
Prima di poter validare i modelli, dobbiamo capire come crearli e utilizzarli. Questo capitolo introduce l’esecuzione di modelli di regressione e classificazione in scikit-learn. Useremo queste basi per la costruzione dei modelli in tutti i capitoli successivi.
- Introduzione alla validazione dei modelli50 XP
- Fasi del modeling50 XP
- Dati visti vs. dati mai visti100 XP
- Modelli di regressione50 XP
- Imposta i parametri e addestra un modello100 XP
- Importanza delle feature100 XP
- Modelli di classificazione50 XP
- Predizioni di classificazione100 XP
- Riutilizzare i parametri del modello100 XP
- Classificatore random forest100 XP
2
Nozioni di base sulla validazione
Questo capitolo si concentra sulle basi della validazione dei modelli. Dallo split dei dati in insiemi di training, validation e testing, fino a comprendere il compromesso bias-varianza, gettiamo le fondamenta per le tecniche di validazione K-Fold e Leave-One-Out che metteremo in pratica nel capitolo tre.
3
Cross-validation
I set di holdout sono un ottimo punto di partenza per la validazione dei modelli. Tuttavia, usare un singolo train e test set spesso non basta. La cross-validation è considerata il gold standard per validare le prestazioni del modello ed è quasi sempre utilizzata quando si ottimizzano gli iperparametri. Questo capitolo è dedicato all’esecuzione della cross-validation per validare le prestazioni del modello.
4
Selezionare il modello migliore con l’ottimizzazione degli iperparametri.
I primi tre capitoli si sono concentrati sulle tecniche di validazione dei modelli. Nel capitolo 4 applichiamo queste tecniche, in particolare la cross-validation, mentre impariamo l’ottimizzazione degli iperparametri. In fin dei conti, la validazione rende possibile l’ottimizzazione e ci aiuta a selezionare il modello complessivo migliore.
Validazione dei modelli in Python
Corso
completato
