コース
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning
中級スキルレベル
更新日 2023/11
RMachine Learning4時間24 ビデオ88 演習6,200 XP60,705修了証明書
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
何千もの企業の従業員が支持
チームのトレーニングを担当していますか？
Businessをお試しくださいコース説明
前提条件
Introduction to Regression in R1
回帰モデル：学習と性能評価
この章では、
train() で回帰モデルを学習し、交差検証と二乗平均平方根誤差（RMSE）を使って外部データでの性能を評価します。2
分類モデル：学習と性能評価
この章では、
train() で分類モデルを学習し、交差検証と ROC 曲線下面積（AUC）を使って外部データでの性能を評価します。3
モデルパラメータのチューニングで性能を向上
この章では、
train() 関数を用いて、交差検証とグリッドサーチでモデルパラメータを調整します。4
データの前処理
この章では、モデルを学習する前に
train() でデータ前処理を行い、より正確な予測につなげる練習をします。5
モデル選択：チャーン予測のケーススタディ
最終章では、
resamples() を使って複数モデルを比較し、最良のモデルを選択（またはアンサンブル）する方法を学びます。Rで学ぶ caret を使った Machine Learning
コース完了 19百万人を超える学習者と共にRで学ぶ caret を使った Machine Learningを始めましょう！
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう
モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。