Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Ensemble Methods in Python

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 10, 2025

Hãy tìm hiểu cách xây dựng các mô hình học máy tiên tiến và hiệu quả bằng Python thông qua việc áp dụng các kỹ thuật kết hợp như bagging, boosting và stacking.

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonMachine Learning

4 gio

15 video

52 Bài tập

4,050 XP

12,861

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Tiếp tục hành trình Machine Learning của bạn bằng cách khám phá thế giới tuyệt vời của các phương pháp ensemble! Đây là một nhóm kỹ thuật Machine Learning thú vị, kết hợp nhiều thuật toán riêng lẻ để nâng cao hiệu quả và giải các bài toán phức tạp ở quy mô lớn trong nhiều ngành khác nhau. Các kỹ thuật ensemble cũng thường xuyên chiến thắng ở các cuộc thi Machine Learning trực tuyến! Trong khóa học này, bạn sẽ học về các kỹ thuật ensemble nâng cao như bagging, boosting và stacking. Bạn sẽ áp dụng chúng lên dữ liệu thực tế bằng các thư viện Machine Learning Python hiện đại như scikit-learn, XGBoost, CatBoost và mlxtend.

Điều kiện tiên quyết

Linear Classifiers in Python Machine Learning with Tree-Based Models in Python

1

Kết hợp nhiều mô hình

Bạn có gặp khó khăn khi xác định mô hình nào bạn đã xây dựng là tốt nhất cho bài toán của mình? Hãy ngừng cố chọn một mô hình duy nhất và thay vào đó hãy dùng tất cả! Ở chương này, bạn sẽ học cách kết hợp nhiều mô hình thành một bằng "Voting" và "Averaging". Bạn sẽ dùng chúng để dự đoán điểm đánh giá của các ứng dụng trên Google Play Store, liệu một Pokémon có phải là huyền thoại hay không, và nhân vật nào sẽ chết trong Game of Thrones!

Giới thiệu về các phương pháp ensemble

Khám phá dữ liệu ứng dụng Google

Dự đoán xếp hạng của một ứng dụng

Bỏ phiếu

Chọn mô hình tốt nhất

Lắp ráp ensemble đầu tiên của bạn

Đánh giá ensemble của bạn

Hành trình đến Westeros

Dự đoán cái chết trong GoT

Soft so với hard voting

Bắt Đầu Chương

2

Bagging

Bagging là phương pháp ensemble đứng sau các thuật toán Machine Learning mạnh mẽ như random forests. Trong chương này, bạn sẽ học lý thuyết đằng sau kỹ thuật này và tự xây dựng các mô hình bagging bằng scikit-learn.

Sức mạnh của các mô hình “yếu”

Cây quyết định bị giới hạn và không bị giới hạn

Cây quyết định "yếu"

Gộp mẫu Bootstrap (bagging)

Huấn luyện với bootstrapping

Thử nghiệm bagging lần đầu

BaggingClassifier: chi tiết kỹ thuật

Bagging: theo cách của scikit-learn

Kiểm tra out-of-bag score

Tham số của bagging: mẹo và thủ thuật

Khám phá dữ liệu UCI SECOM

Một mô hình bagging phức tạp hơn

Tinh chỉnh siêu tham số cho bagging

Bắt Đầu Chương

3

Boosting

Boosting là một nhóm thuật toán ensemble bao gồm các mô hình đoạt giải như AdaBoost. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu về mô hình đoạt giải này và dùng nó để dự đoán doanh thu của các bộ phim đoạt giải! Bạn cũng sẽ học về các thuật toán gradient boosting như CatBoost và XGBoost.

Hiệu quả của học dần từng bước

Làm quen với cơ sở dữ liệu phim

Khám phá các đặc trưng của phim

Dự đoán doanh thu phim

Boosting để dự đoán doanh thu

Adaptive boosting: mô hình đoạt giải

Mô hình AdaBoost đầu tiên của bạn

Hồi quy AdaBoost dựa trên cây

Khai thác tối đa AdaBoost

Gradient boosting

Xem lại đánh giá ứng dụng Google

Phân tích cảm xúc với GBM

Các biến thể của gradient boosting

Dự đoán doanh thu phim với CatBoost

Cuộc thi boosting: Light vs Extreme

Bắt Đầu Chương

4

Stacking

Sẵn sàng xem cách mọi thứ được xếp lớp nhé! Trong chương cuối này, bạn sẽ học về phương pháp ensemble stacking. Bạn sẽ học cách hiện thực hóa nó bằng scikit-learn cũng như với thư viện mlxtend! Bạn sẽ áp dụng stacking để dự đoán khả năng ăn được của nấm ở Bắc Mỹ, và quay lại dự đoán điểm đánh giá ứng dụng Google với cách tiếp cận nâng cao hơn này.

Trực giác đằng sau stacking

Khám phá bộ dữ liệu nấm

Dự đoán nấm ăn được hay không

K-nearest neighbors cho nấm

Xây dựng mô hình xếp chồng (stacking) đầu tiên của bạn

Áp dụng stacking để dự đoán xếp hạng ứng dụng

Xây dựng bộ phân loại stacking

Dự đoán xếp chồng cho điểm đánh giá ứng dụng

Cùng dùng mlxtend nào!

Thử nghiệm đầu tiên với mlxtend

Quay lại hồi quy với stacking

Nấm: chuyện sống còn

Phối hợp mọi thứ lại với nhau

Bắt Đầu Chương

Ensemble Methods in Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Ensemble Methods in Python ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.