Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Ensemblemethoden in Python

GevorderdVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 10-2025
Leer hoe je geavanceerde en effectieve machine learning-modellen kunt bouwen in Python met behulp van ensemble-technieken zoals bagging, boosting en stacking.
Start Cursus Kosteloos
PythonMachine Learning
4 u
15 videos
52 Opdrachten
4,050 XP
12,857
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Zet je Machine Learning-reis voort en duik in de fascinerende wereld van ensemblemethoden! Dit is een krachtige klasse van Machine Learning-technieken die meerdere afzonderlijke algoritmen combineren om de prestaties te verbeteren en grootschalige, complexe problemen in verschillende sectoren op te lossen. Ensembletechnieken winnen ook regelmatig online Machine Learning-wedstrijden! In deze cursus leer je alles over deze geavanceerde ensembletechnieken, zoals bagging, boosting en stacking. Je past ze toe op real-world gegevenssets met behulp van toonaangevende Python Machine Learning-bibliotheken zoals scikit-learn, XGBoost, CatBoost en mlxtend.

Vereisten

Linear Classifiers in PythonMachine Learning with Tree-Based Models in Python
1

Meerdere modellen combineren

Vind je het lastig om te bepalen welk van de modellen die je hebt gebouwd het beste is voor jouw probleem? Laat dat los en gebruik ze gewoon allemaal! In dit hoofdstuk leer je hoe je meerdere modellen kunt combineren tot één geheel met "Voting" en "Averaging". Je gebruikt deze om de beoordelingen van apps in de Google Play Store te voorspellen, of een Pokémon legendarisch is, en welke personages zullen sterven in Game of Thrones!
Hoofdstuk beginnen
2

Bagging

Bagging is de ensemblemethode achter krachtige Machine Learning-algoritmen zoals random forests. In dit hoofdstuk leer je de theorie achter deze techniek en bouw je je eigen bagging-modellen met scikit-learn.
Hoofdstuk beginnen
3

Boosting

Boosting is een klasse van ensemble learning-algoritmen waar prijswinnende modellen zoals AdaBoost onder vallen. In dit hoofdstuk leer je over dit bekroonde model en gebruik je het om de opbrengst van prijswinnende films te voorspellen! Je leert ook over gradient boosting-algoritmen zoals CatBoost en XGBoost.
Hoofdstuk beginnen
4

Stacking

Maak je klaar om te zien hoe alles zich opstapelt! In dit laatste hoofdstuk leer je over de stacking-ensemblemethode. Je leert hoe je deze implementeert met scikit-learn én met de mlxtend-bibliotheek! Je past stacking toe om de eetbaarheid van Noord-Amerikaanse paddenstoelen te voorspellen en kijkt opnieuw naar de beoordelingen van Google-apps met deze geavanceerdere aanpak.
Hoofdstuk beginnen
Ensemblemethoden in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Ensemblemethoden in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play