Cursus
Modelvalidatie in Python
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 03-2026
PythonMachine Learning4 u15 videos47 Opdrachten3,700 XP30,332Bewijs van Prestatie
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
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
Een team trainen?
Probeer voor bedrijvenCursusbeschrijving
Vereisten
Supervised Learning with scikit-learn1
Basismodellering in scikit-learn
Voordat we modellen kunnen valideren, moeten we begrijpen hoe we ze maken en ermee werken. In dit hoofdstuk maak je kennis met het draaien van regressie- en classificatiemodellen in scikit-learn. We gebruiken deze basis voor modelbouw in de rest van de hoofdstukken.
2
Validatiebasis
Dit hoofdstuk draait om de basis van modelvalidatie. Van het splitsen van data in trainings-, validatie- en testgegevenssets tot het begrijpen van de bias-variance trade-off: we leggen de basis voor de technieken K-Fold en Leave-One-Out-validatie die we in hoofdstuk drie oefenen.
3
Cross-validatie
Holdout-sets zijn een goed begin voor modelvalidatie. Het gebruik van slechts één train- en testset is echter vaak niet genoeg. Cross-validatie geldt als de gouden standaard voor het valideren van modelprestaties en wordt bijna altijd gebruikt bij het afstellen van modelhyperparameters. Dit hoofdstuk richt zich op het uitvoeren van cross-validatie om modelprestaties te valideren.
4
Het beste model kiezen met hyperparametertuning.
De eerste drie hoofdstukken richtten zich op technieken voor modelvalidatie. In hoofdstuk 4 passen we deze technieken toe—vooral cross-validatie—terwijl we leren over hyperparametertuning. Modelvalidatie maakt tuning immers mogelijk en helpt ons het beste model te kiezen.
Modelvalidatie in Python
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel 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 Modelvalidatie in Python!
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
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.