or
To ćwiczenie jest częścią kursu
W tym rozdziale zapoznasz się z problemami klasyfikacji i nauczysz się je rozwiązywać za pomocą technik nadzorowanego uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak dzielić dane na zbiory treningowe i testowe, dopasowywać model, generować predykcje oraz oceniać dokładność. Poznasz zależność między złożonością modelu a jego wydajnością – a wszystko to przećwiczysz na zbiorze danych dotyczącym rezygnacji klientów, gdzie będziesz klasyfikować status odejścia klientów firmy telekomunikacyjnej.
W tym rozdziale zapoznasz się z regresją i zbudujesz modele przewidujące wartości sprzedaży na podstawie zbioru danych dotyczącego wydatków na reklamę. Poznasz mechanizm regresji liniowej oraz popularne miary jakości modelu, takie jak R-kwadrat i pierwiastek ze średniego błędu kwadratowego. Przeprowadzisz k-krotną walidację krzyżową i zastosujesz regularyzację w modelach regresji, aby zmniejszyć ryzyko przeuczenia.
Po wytrenowaniu modeli nadszedł czas, aby nauczyć się je oceniać. W tym rozdziale poznasz kilka miar jakości oraz technikę wizualizacji służącą do analizy wydajności modeli klasyfikacyjnych w scikit-learn. Dowiesz się również, jak optymalizować modele klasyfikacyjne i regresyjne za pomocą strojenia hiperparametrów.
Naucz się uzupełniać brakujące wartości, przekształcać dane kategoryczne na liczby, skalować dane, jednocześnie oceniać wiele modeli nadzorowanego uczenia maszynowego oraz budować potoki usprawniające twój przepływ pracy!
Bieżące ćwiczenie