Przejdź do głównej treści

Strona główna R

Kurs

Modelowanie z tidymodels w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 07.2022

Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.

Zacznij kurs za darmo

RMachine Learning

4 godz.

16 filmów

59 Ćwiczeń

4,950 XP

10,783

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Tidymodels to rozbudowany zestaw pakietów R zaprojektowany z myślą o uproszczeniu procesów uczenia maszynowego. Nauczysz się dzielić zbiory danych do walidacji krzyżowej, przetwarzać dane z pakietem recipes oraz dostrajać algorytmy uczenia maszynowego. Poznasz kluczowe pojęcia, takie jak definiowanie obiektów modeli i tworzenie przepływów pracy. Następnie wykorzystasz zdobyte umiejętności do przewidywania cen domów i klasyfikowania pracowników według ryzyka odejścia z firmy.

Wymagania wstępne

Modeling with Data in the Tidyverse

1

Machine Learning with tidymodels

In this chapter, you’ll explore the rich ecosystem of R packages that power tidymodels and learn how they can streamline your machine learning workflows. You’ll then put your tidymodels skills to the test by predicting house sale prices in Seattle, Washington.

The tidymodels ecosystem

Tidymodels packages

Creating training and test datasets

Distribution of outcome variable values

Linear regression with tidymodels

Fitting a linear regression model

Exploring estimated model parameters

Predicting home selling prices

Evaluating model performance

Model performance metrics

R squared plot

Complete model fitting process with last_fit()

Zacznij rozdział

2

Classification Models

Learn how to predict categorical outcomes by training classification models. Using the skills you’ve gained so far, you’ll predict the likelihood of customers canceling their service with a telecommunications company.

Classification models

Data resampling

Fitting a logistic regression model

Combining test dataset results

Assessing model fit

Calculating metrics from the confusion matrix

Evaluating performance with yardstick

Creating custom metric sets

Visualizing model performance

Plotting the confusion matrix

ROC curves and area under the ROC curve

Automating the modeling workflow

Streamlining the modeling process

Collecting predictions and creating custom metrics

Complete modeling workflow

Zacznij rozdział

3

Feature Engineering

Find out how to bake feature engineering pipelines with the recipes package. You’ll prepare numeric and categorical data to help machine learning algorithms optimize your predictions.

Feature engineering

Exploring recipe objects

Creating recipe objects

Training a recipe object

Numeric predictors

Discovering correlated predictors

Removing correlated predictors with recipes

Multiple feature engineering steps

Nominal predictors

Applying step_dummy() to predictors

Ordering of step_*() functions

Complete feature engineering pipeline

Complete modeling workflow

Feature engineering process

Model training and prediction

Model performance metrics

Zacznij rozdział

4

Workflows and Hyperparameter Tuning

Now it’s time to streamline the modeling process using workflows and fine-tune models with cross-validation and hyperparameter tuning. You’ll learn how to tune a decision tree classification model to predict whether a bank's customers are likely to default on their loan.

Machine learning workflows

Exploring the loans dataset

Specifying a model and recipe

Creating workflows

Estimating performance with cross validation

Measuring performance with cross validation

Cross validation with logistic regression

Comparing model performance profiles

Hyperparameter tuning

Setting model hyperparameters

Random grid search

Exploring tuning results

Selecting the best model

Finalizing a workflow

Training a finalized workflow

Congratulations!

Zacznij rozdział

Modelowanie z tidymodels w R

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Modelowanie z tidymodels w R już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.