Corso
Apprendimento supervisionato con scikit-learn
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 12/2025
PythonMachine Learning4 h15 video49 Esercizi4,050 XP280K+Attestato di conseguimento
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Prerequisiti
Introduction to Statistics in Python1
Classificazione
In questo capitolo ti verranno presentati i problemi di classificazione e imparerai a risolverli con tecniche di apprendimento supervisionato. Imparerai a suddividere i dati in training e test set, addestrare un modello, fare previsioni e valutarne l'accuratezza. Scoprirai il rapporto tra complessità del modello e prestazioni, applicando quanto appreso a un insieme di dati di churn, in cui classificherai lo stato di abbandono dei clienti di un'azienda di telecomunicazioni.
2
Regressione
In questo capitolo verrai introdotto alla regressione e costruirai modelli per prevedere i valori di vendita utilizzando un insieme di dati sulla spesa pubblicitaria. Imparerai il funzionamento della regressione lineare e le metriche di prestazione più comuni, come R-squared e root mean squared error. Eseguirai una cross-validation a k fold e applicherai la regolarizzazione ai modelli di regressione per ridurre il rischio di overfitting.
3
Ottimizzazione del modello
Dopo aver addestrato i modelli, imparerai a valutarli. In questo capitolo ti verranno presentate diverse metriche e una tecnica di visualizzazione per analizzare le prestazioni dei modelli di classificazione con scikit-learn. Imparerai anche a ottimizzare i modelli di classificazione e regressione tramite il tuning degli iperparametri.
4
Preprocessing e pipeline
Impara a imputare i valori mancanti, convertire i dati categorici in valori numerici, scalare i dati, valutare contemporaneamente più modelli di apprendimento supervisionato e creare pipeline per rendere più efficiente il tuo flusso di lavoro!
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