Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Preprocessing voor Machine Learning in Python

Gevorderd beginner4 u

Leer hoe je je data kunt opschonen en klaarmaken voor machine learning!

Python4 u20 video's62 oefeningen4,700 XP67,536Bewijs van voltooiing

Maak je gratis account aan

Ga verder met Google
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, onze Privacybeleid en dat uw gegevens in de VS worden opgeslagen.

Geliefd bij learners van duizenden bedrijven

Cursusbeschrijving

Deze cursus behandelt de basis van hoe en wanneer je datavoorbewerking uitvoert. Deze essentiële stap in elk Machine Learning-project is het moment waarop je je data klaarmaakt voor modelleren. Tussen het importeren en opschonen van je data en het fitten van je Machine Learning-model komt preprocessing aan bod. Je leert hoe je je data standaardiseert zodat deze de juiste vorm heeft voor je model, hoe je nieuwe features maakt om de informatie in je gegevensset beter te benutten, en hoe je de beste features selecteert om je modelfit te verbeteren. Tot slot ga je oefenen met preprocessing door een gegevensset over UFO-waarnemingen klaar te maken voor modelleren.

Vereisten

Curriculum

Cursusoverzicht

1

Introductie tot datavoorbewerking

In dit hoofdstuk leer je precies wat datavoorbewerking inhoudt. Je zet de eerste stappen in elke preprocessing-reis, waaronder het verkennen van datatypes en omgaan met ontbrekende waarden.
Start hoofdstuk
2

Data standaardiseren

Dit hoofdstuk draait helemaal om het standaardiseren van data. Vaak gaat een model uit van bepaalde aannames over de verdeling of schaal van je features. Standaardisatie is een manier om je data aan deze aannames te laten voldoen en de prestaties van het algoritme te verbeteren.
Start hoofdstuk
4

Features selecteren voor modelleren

Preprocessing voor Machine Learning in Python

Cursus
voltooid

Verdien een Statement of Accomplishment

Nu inschrijven

Verbeter je datavaardigheden met DataCamp voor mobiel

Blijf onderweg bezig met onze mobiele cursussen en dagelijkse programmeeruitdagingen van 5 minuten.