Il flusso di lavoro dell'apprendimento supervisionato

Ricordiamo che scikit-learn offre un flusso di lavoro ripetibile per l'utilizzo di modelli di apprendimento supervisionati per prevedere i valori delle variabili target quando vengono presentati nuovi dati.

Riordina lo pseudocodice fornito in modo che rappresenti accuratamente il flusso di lavoro per la creazione di un modello di apprendimento supervisionato e per la creazione di previsioni.

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In questo capitolo ti verranno presentati i problemi di classificazione e imparerai a risolverli con tecniche di apprendimento supervisionato. Imparerai a suddividere i dati in training e test set, addestrare un modello, fare previsioni e valutarne l'accuratezza. Scoprirai il rapporto tra complessità del modello e prestazioni, applicando quanto appreso a un insieme di dati di churn, in cui classificherai lo stato di abbandono dei clienti di un'azienda di telecomunicazioni.

Exercise 1: Apprendimento automatico con scikit-learn Exercise 2: Classificazione binaria Exercise 3: Il flusso di lavoro dell'apprendimento supervisionato

Esercizio attuale

Exercise 4: La sfida della classificazione Exercise 5: k-Nearest Neighbors: Fit Exercise 6: k-Nearest Neighbors: Prevedere Exercise 7: Misurare le prestazioni del modello Exercise 8: Divisione treno/test + calcolo dell'accuratezza Exercise 9: Overfitting e underfitting Exercise 10: Visualizzazione della complessità del modello

In questo capitolo verrai introdotto alla regressione e costruirai modelli per prevedere i valori di vendita utilizzando un insieme di dati sulla spesa pubblicitaria. Imparerai il funzionamento della regressione lineare e le metriche di prestazione più comuni, come R-squared e root mean squared error. Eseguirai una cross-validation a k fold e applicherai la regolarizzazione ai modelli di regressione per ridurre il rischio di overfitting.

Exercise 1: Introduzione alla regressione Exercise 2: Creazione di caratteristiche Exercise 3: Costruire un modello di regressione lineare Exercise 4: Visualizzazione di un modello di regressione lineare Exercise 5: Le basi della regressione lineare Exercise 6: Adattamento e previsione per la regressione Exercise 7: Valutare le prestazioni della regressione Exercise 8: Convalida incrociata Exercise 9: Convalida incrociata per l'R-squared Exercise 10: Analisi delle metriche di convalida incrociata Exercise 11: Regressione regolarizzata Exercise 12: Regressione regolarizzata: Crinale Exercise 13: Regressione Lasso per l'importanza delle caratteristiche

Dopo aver addestrato i modelli, imparerai a valutarli. In questo capitolo ti verranno presentate diverse metriche e una tecnica di visualizzazione per analizzare le prestazioni dei modelli di classificazione con scikit-learn. Imparerai anche a ottimizzare i modelli di classificazione e regressione tramite il tuning degli iperparametri.

Exercise 1: Quanto è bello il tuo modello?Exercise 2: Decidere una metrica primaria Exercise 3: Valutazione di un classificatore di previsione del diabete Exercise 4: Regressione logistica e curva ROC Exercise 5: Costruire un modello di regressione logistica Exercise 6: La curva ROC Exercise 7: ROC AUC Exercise 8: Regolazione dell'iperparametro Exercise 9: Regolazione degli iperparametri con GridSearchCV Exercise 10: Sintonizzazione degli iperparametri con RandomizedSearchCV

Impara a imputare i valori mancanti, convertire i dati categorici in valori numerici, scalare i dati, valutare contemporaneamente più modelli di apprendimento supervisionato e creare pipeline per rendere più efficiente il tuo flusso di lavoro!

Exercise 1: Pre-elaborazione dei dati Exercise 2: Creazione di variabili dummy Exercise 3: Regressione con caratteristiche categoriche Exercise 4: Gestione dei dati mancanti Exercise 5: Eliminazione dei dati mancanti Exercise 6: Pipeline per la previsione del genere di canzone: I Exercise 7: Pipeline per la previsione del genere di canzone: II Exercise 8: Centratura e scalatura Exercise 9: Centratura e scalatura per la regressione Exercise 10: Centratura e scalatura per la classificazione Exercise 11: Valutazione di più modelli Exercise 12: Visualizzazione delle prestazioni del modello di regressione Exercise 13: Predire sul set di test Exercise 14: Visualizzazione delle prestazioni del modello di classificazione Exercise 15: Pipeline per la previsione della popolarità delle canzoni Exercise 16: Congratulazioni