ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Courses

Machine Learning with Tree-Based Models in R

พื้นฐานระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 08/2566

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

RMachine Learning

4 ชม.

16 videos

58 Exercises

4,850 เอ็กซ์พี

10,572

คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Training a Team?

Try for Business

คำอธิบายรายวิชา

Tree-based machine learning models can reveal complex non-linear relationships in data and often dominate machine learning competitions. In this course, you'll use the tidymodels package to explore and build different tree-based models—from simple decision trees to complex random forests. You’ll also learn to use boosted trees, a powerful machine learning technique that uses ensemble learning to build high-performing predictive models. Along the way, you'll work with health and credit risk data to predict the incidence of diabetes and customer churn.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Modeling with tidymodels in R

1

Classification Trees

Ready to build a real machine learning pipeline? Complete step-by-step exercises to learn how to create decision trees, split your data, and predict which patients are most likely to suffer from diabetes. Last but not least, you’ll build performance measures to assess your models and judge your predictions.

Welcome to the course!

50 เอ็กซ์พี

Why tree-based methods?

100 เอ็กซ์พี

Specify that tree

100 เอ็กซ์พี

Train that model

100 เอ็กซ์พี

How to grow your tree

50 เอ็กซ์พี

Train/test split

100 เอ็กซ์พี

Avoiding class imbalances

100 เอ็กซ์พี

From zero to hero

100 เอ็กซ์พี

Predict and evaluate

50 เอ็กซ์พี

Make predictions

100 เอ็กซ์พี

Crack the matrix

100 เอ็กซ์พี

Are you predicting correctly?

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Regression Trees and Cross-Validation

Ready for some candy? Use a chocolate rating dataset to build regression trees and assess their performance using suitable error measures. You’ll overcome statistical insecurities of single train/test splits by applying sweet techniques like cross-validation and then dive even deeper by mastering the bias-variance tradeoff.

Continuous outcomes

50 เอ็กซ์พี

Train a regression tree

100 เอ็กซ์พี

Predict new values

100 เอ็กซ์พี

Inspect model output

50 เอ็กซ์พี

Performance metrics for regression trees

50 เอ็กซ์พี

In-sample performance

100 เอ็กซ์พี

Out-of-sample performance

100 เอ็กซ์พี

Bigger mistakes, bigger penalty

100 เอ็กซ์พี

Cross-validation

50 เอ็กซ์พี

Create the folds

100 เอ็กซ์พี

Fit the folds

100 เอ็กซ์พี

Evaluate the folds

100 เอ็กซ์พี

Bias-variance tradeoff

50 เอ็กซ์พี

Call things by their names

100 เอ็กซ์พี

Adjust model complexity

100 เอ็กซ์พี

In-sample and out-of-sample performance

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Hyperparameters and Ensemble Models

Time to get serious with tuning your hyperparameters and interpreting receiver operating characteristic (ROC) curves. In this chapter, you’ll leverage the wisdom of the crowd with ensemble models like bagging or random forests and build ensembles that forecast which credit card customers are most likely to churn.

Tuning hyperparameters

50 เอ็กซ์พี

Generate a tuning grid

100 เอ็กซ์พี

Tune along the grid

100 เอ็กซ์พี

Pick the winner

100 เอ็กซ์พี

More model measures

50 เอ็กซ์พี

Calculate specificity

100 เอ็กซ์พี

Draw the ROC curve

100 เอ็กซ์พี

Area under the ROC curve

100 เอ็กซ์พี

Bagged trees

50 เอ็กซ์พี

Create bagged trees

100 เอ็กซ์พี

In-sample ROC and AUC

100 เอ็กซ์พี

Check for overfitting

100 เอ็กซ์พี

Random forest

50 เอ็กซ์พี

Bagged trees vs. random forest

50 เอ็กซ์พี

Variable importance

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Boosted Trees

Ready for the high society of tree-based models? Apply gradient boosting to create powerful ensembles that perform better than anything that you have seen or built. Learn about their fine-tuning and how to compare different models to pick a winner for production.

Introduction to boosting

50 เอ็กซ์พี

Bagging vs. boosting

50 เอ็กซ์พี

Specify a boosted ensemble

100 เอ็กซ์พี

Gradient boosting

50 เอ็กซ์พี

Train a boosted ensemble

100 เอ็กซ์พี

Evaluate the ensemble

100 เอ็กซ์พี

Compare to a single classifier

100 เอ็กซ์พี

Optimize the boosted ensemble

50 เอ็กซ์พี

Tuning preparation

100 เอ็กซ์พี

The actual tuning

100 เอ็กซ์พี

Finalize the model

100 เอ็กซ์พี

Model comparison

50 เอ็กซ์พี

Compare AUC

100 เอ็กซ์พี

Plot ROC curves

100 เอ็กซ์พี

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Machine Learning with Tree-Based Models in R

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง ใน R

นักวิทยาศาสตร์แมชชีนเลิร์นนิง ใน R

การเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอน ใน R

instructors

Sandro Raabe

Sandro Raabe

Data Scientist

collaborators

Courses resources

Chocolate ratingsdatasets

Diabetes riskdatasets

Bank customer churndatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Machine Learning with Tree-Based Models in R วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา