Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Machine Learning-modellen zijn tegenwoordig makkelijker te implementeren dan ooit. Zonder goede validatie zijn de resultaten van nieuwe data door een model halen mogelijk minder accuraat dan verwacht. Modelvalidatie stelt analisten in staat om vol vertrouwen de vraag te beantwoorden: hoe goed is je model? We beantwoorden deze vraag voor classificatiemodellen met de volledige set eindspel-scenario’s van boter-kaas-en-eieren, en voor regressiemodellen met fivethirtyeight’s ultimate Halloween candy power ranking-gegevensset. In deze cursus behandelen we de basis van modelvalidatie, bespreken we verschillende validatietechnieken en beginnen we tools te ontwikkelen om gevalideerde en goed presterende modellen te bouwen.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
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.
- Introductie tot modelvalidatie50 XP
- Modelleer-stappen50 XP
- Geziene vs. ongeziene data100 XP
- Regressiemodellen50 XP
- Stel parameters in en train een model100 XP
- Belang van features100 XP
- Classificatiemodellen50 XP
- Classificatievoorspellingen100 XP
- Modelparameters hergebruiken100 XP
- Random forest-classificatie100 XP
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
